HIV特异性CD8+ Trm样细胞在扁桃体中表达耗竭特征(无自然HIV控制)[Seqwell]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE215125_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对来自南非HIV感染者及未感染对照的扁桃体CD8+ T细胞进行表达谱分析

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基因组分类GPL246769606
GSE215125: HIV specific CD8+ Trm-like cells in tonsils express exhaustive signatures in the absence of natural HIV control [Seqwell]

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

HIV特异性CD8+ Trm样细胞在扁桃体中表达耗竭特征(无自然HIV控制)[Seqwell]

HIV specific CD8+ Trm-like cells in tonsils express exhaustive signatures in the absence of natural HIV control [Seqwell]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE215125_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序对来自南非HIV感染者及未感染对照的扁桃体CD8+ T细胞进行表达谱分析。研究聚焦于淋巴组织中HIV储存库及组织驻留记忆(TRM)样CD8+ T细胞的转录特征,发现HIV感染者中CD8+ TRM样细胞高度扩增并呈现活化、耗竭表型,且抗逆转录病毒治疗未能逆转。数据可用于研究HIV特异性CD8+ T细胞在扁桃体中的耗竭特征及自然HIV控制缺失的相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):淋巴组织是抗逆转录病毒治疗和自然免疫下持续存在的重要HIV储存库。通过利用局部组织驻留记忆(TRM)CD8+ T细胞的抗病毒活性来靶向这些储存库备受关注,但关于HIV感染者(PLWH)淋巴结内TRM样细胞的数据有限。在此,我们研究了来自南非的PLWH和未感染对照的扁桃体CD8+ T细胞。我们发现这些细胞优先位于生发中心(GCs)外,而GCs是HIV的主要储存库部位,并且显示出与血液CD8+ T细胞不同的低细胞毒性和转录TRM样特征。在PLWH中,CD8+ TRM样细胞高度扩增,并呈现更具细胞毒性、活化和耗竭的表型,且抗逆转录病毒治疗(ART)未能逆转。这种表型在来自……的HIV特异性CD8+ T细胞中增强。

【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:GPL24676、9606。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=GSE215125

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 18 202,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

淋巴组织是HIV的重要储存库部位,在抗逆转录病毒治疗和自然免疫的作用下仍持续存在。通过利用局部组织驻留记忆(TRM)CD8+ T细胞的抗病毒活性来靶向这些储存库备受关注,但关于HIV感染者(PLWH)淋巴结内TRM样细胞的数据有限。在此,我们研究了来自南非HIV感染者和未感染对照者的扁桃体CD8+ T细胞。我们发现这些细胞优先定位于生发中心(GCs)之外——生发中心是HIV的主要储存库部位——并表现出低细胞毒性和转录上TRM样的特征,与血液CD8+ T细胞不同。在HIV感染者中,CD8+ TRM样细胞高度扩增,并呈现更具细胞毒性、活化和耗竭的表型,且抗逆转录病毒治疗(ART)未能逆转该表型。与配对的血液相比,扁桃体中HIV特异性CD8+ T细胞的这种表型更为显著,提示扁桃体中抗原负荷更高。单细胞转录和克隆型分析显示,扁桃体中这些HIV特异性CD8+ T细胞在离体状态下表达异质性的T细胞活化、克隆扩增和耗竭特征。

有趣的是,这一特征在一位自然控制HIV感染者体内并未出现,该个体表达较低水平的PD-1和CXCR5,并且T细胞活化、耗竭及细胞溶解活性的转录证据减少。这些数据为HIV缓解状态下淋巴组织来源的HIV特异性CD8+ TRM样表型提供了重要见解,并强调了它们在免疫治疗和靶向HIV病毒库方面的潜力。

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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