小鼠脾脏pDC、pDC样细胞、tDC、cDC1与cDC2在稳态及病毒感染下的单细胞RNA测序比较

该数据集来自NCBI GEO(GSE196720),利用单细胞RNA测序比较小鼠脾脏中pDC、pDC样细胞、tDC、cDC1与cDC2在稳态及小鼠巨细胞病毒(MCMV)感染过程中的转录组

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基因组分类GPL3017210090
GSE196720: Single cell RNA sequencing-based comparison of mouse splenic pDC, pDC-like cells, tDC, cDC1 and cDC2 at steady state and during a viral infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

小鼠脾脏pDC、pDC样细胞、tDC、cDC1与cDC2在稳态及病毒感染下的单细胞RNA测序比较

Single cell RNA sequencing-based comparison of mouse splenic pDC, pDC-like cells, tDC, cDC1 and cDC2 at steady state and during a viral infection

该数据集来自NCBI GEO(GSE196720),利用单细胞RNA测序比较小鼠脾脏中pDC、pDC样细胞、tDC、cDC1与cDC2在稳态及小鼠巨细胞病毒(MCMV)感染过程中的转录组。研究借助pDC-Tomato报告小鼠与Zbtb46 GFP小鼠杂交获得的ZeST小鼠品系,对所有脾脏DC类型进行转录组分析,揭示感染期间pDC样细胞与tDC的激活差异,并提供相关特异性基因模块,可用于免疫细胞分型与抗病毒免疫研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):浆细胞样树突状细胞(pDC)是病毒感染期间I型干扰素(IFN)的主要来源。由于缺乏在不影响pDC样细胞和过渡型DC(tDC)的情况下在体内识别和靶向pDC的工具,它们的其他功能存在争议,这些细胞具有重叠的表型和转录组,但T细胞激活效率更高。为克服这一瓶颈,我们设计、生成并验证了pDC-Tomato报告小鼠。我们将pDC-Tomato与Zbtb46 GFP小鼠杂交,获得ZeST小鼠品系,从而能够通过单细胞RNA测序在稳态和鼠巨细胞病毒(MCMV)感染过程中对所有脾脏DC类型进行转录组分析。对转录组数据集的分析揭示了感染期间pDC样细胞与tDC的激活差异。该数据集及相关的特异性基因模块将用于

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL30172、10090。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE196720

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

浆细胞样树突状细胞(pDC)是病毒感染期间I型干扰素(IFN)的主要来源。由于缺乏能够在体内识别和靶向pDC而不影响pDC样细胞和过渡型DC(tDC)的工具,它们的其他功能存在争议,这些细胞具有重叠的表型和转录组,但T细胞激活效率更高。为克服这一瓶颈,我们设计、生成并验证了pDC-Tomato报告小鼠。我们将pDC-Tomato与Zbtb46 GFP小鼠杂交,获得了he ZeST小鼠品系,通过单细胞RNA测序,能够在稳态和鼠巨细胞病毒(MCMV)感染过程中对所有脾脏DC类型进行转录组分析。对转录组数据集的分析揭示了感染期间pDC样细胞与tDC的分歧激活。该数据集及相关的特异性基因模块将有助于阐明pDC与其他DC类型的生理功能。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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