人类IRF1介导吞噬细胞对分枝杆菌的IFN-γ免疫但不介导细胞内在抗病毒IFN-a/b免疫 [CITEseq]
该数据集来自NCBI GEO,包含一例CITE-seq表达谱数据,对应人类IRF1缺陷相关研究。数据涉及两名无关的完全IRF1缺陷患儿,表现为早发性、多重、危及生命的弱毒力分枝杆菌感染,但无严重病毒病史
![GSE216488: Human IRF1 governs phagocytic IFN-γ immunity to mycobacteria but not cell-intrinsic IFN-a/b immunity to viruses [CITEseq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/172049.jpg)
基本信息
资源简介
人类IRF1介导吞噬细胞对分枝杆菌的IFN-γ免疫但不介导细胞内在抗病毒IFN-a/b免疫 [CITEseq]
Human IRF1 governs phagocytic IFN-γ immunity to mycobacteria but not cell-intrinsic IFN-a/b immunity to viruses [CITEseq]
该数据集来自NCBI GEO,包含一例CITE-seq表达谱数据,对应人类IRF1缺陷相关研究。数据涉及两名无关的完全IRF1缺陷患儿,表现为早发性、多重、危及生命的弱毒力分枝杆菌感染,但无严重病毒病史。研究比较了IFN-γ与IFN-a/b在体外诱导的IRF1依赖性反应差异,并分析患者单核细胞衍生巨噬细胞和iPSC衍生巨噬细胞的基因表达变化。数据可用于研究IRF1在抗分枝杆菌免疫与抗病毒免疫中的不同作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 24 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人类IFN-γ免疫的先天性错误是分枝杆菌疾病的基础,而IFN-a/b免疫的先天性错误是病毒性疾病的基础。两种类型的IFN均诱导转录因子IRF1。我们描述了两名无关的儿童,他们患有遗传性完全IRF1缺陷和由弱毒力分枝杆菌引起的早发性、多重、危及生命的疾病。尽管暴露于许多病毒,包括在IFN-a/b缺陷个体中危及生命的SARS-CoV-2,他们没有严重病毒病史。在体外,对IFN-γ的IRF1依赖性反应在数量和质量上均远大于对IFN-a/b的反应。两名患者的单核细胞衍生巨噬细胞和iPSC衍生巨噬细胞均不能上调通常由IFN-γ诱导的至少40%的靶基因。相比之下,对包括HIV和SARS-CoV-2在内的多种病毒的细胞内在IFN-a/b免疫是
【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=GSE216488
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
人类IFN-γ免疫的先天性缺陷是分枝杆菌病的基础,而IFN-α/β免疫的先天性缺陷则是病毒性疾病的基础。这两种类型的IFN均能诱导转录因子IRF1。我们描述了两名无亲缘关系的儿童,他们患有遗传性完全IRF1缺陷,并早发、多重、危及生命的疾病,由弱毒力分枝杆菌引起。尽管暴露于多种病毒,包括对IFN-α/β缺陷个体而言危及生命的SARS-CoV-2,他们并无严重病毒性疾病史。在体外,对IFN-γ的IRF1依赖性反应在数量和质量上均远大于对IFN-α/β的反应。两名患者的单核细胞衍生巨噬细胞和iPSC衍生巨噬细胞中,至少40%通常由IFN-γ诱导的靶基因未能上调。相反,对包括HIV和SARS-CoV-2在内的多种病毒的细胞内在IFN-α/β免疫得以维持。因此,人类IRF1在多种细胞类型中对IFN-α/β介导的抗病毒免疫在很大程度上是冗余的。相比之下,人类IRF1对于单核髓系细胞中针对分枝杆菌的IFN-γ免疫至关重要。
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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