GSE255887:HDAC1调控慢性病毒感染中效应样CD8+ T细胞的生成与维持

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE255887_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,研究慢性病毒感染中CD8+ T细胞耗竭过程

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基因组分类GPL2424710090
GSE255887: HDAC1 controls the generation and maintenance of effector-like CD8+ T cells during chronic viral infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE255887:HDAC1调控慢性病毒感染中效应样CD8+ T细胞的生成与维持

HDAC1 controls the generation and maintenance of effector-like CD8+ T cells during chronic viral infection

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE255887_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,研究慢性病毒感染中CD8+ T细胞耗竭过程。数据聚焦关键表观遗传调控因子HDAC1在耗竭T(Tex)细胞分化中的作用,揭示HDAC1以CD8+ T细胞内在方式控制效应样CX3CR1+ Tex细胞的生成与维持,其缺失导致高表达耗竭标志物的替代Tex亚群扩增并伴随病毒血症升高。该数据可用于探索HDAC1介导的染色质开放状态与Tex细胞命运决定机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):CD8+ T细胞耗竭是一个复杂过程,涉及持续活化的CD8+ T细胞分化为功能不同的细胞亚群。在此,我们研究了关键表观遗传调控因子组蛋白去乙酰化酶1(HDAC1)在慢性病毒感染期间耗竭T(Tex)细胞分化中的作用。我们发现HDAC1以CD8+ T细胞内在方式控制效应样CX3CR1+ Tex细胞的生成与维持。HDAC1缺失导致以高表达T细胞耗竭标志物为特征的替代Tex亚群扩增,并伴随病毒血症升高。在祖细胞Tex细胞中,HDAC1结合并促进效应样特征基因位点的开放染色质状态,从而启动细胞命运向CX3CR1+ Tex亚群的特化。我们的研究揭示了HDAC1在CX3CR1+ Tex亚群分化中的选择性作用

【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:GPL24247、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=GSE255887

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

CD8+ T细胞耗竭是一个复杂的过程,涉及持续活化的CD8+ T细胞分化为功能各异的细胞亚群。在本研究中,我们探讨了关键表观遗传调控因子组蛋白去乙酰化酶1(HDAC1)在慢性病毒感染过程中耗竭T(Tex)细胞分化中的作用。我们发现,HDAC1以CD8+ T细胞内在的方式调控效应样CX3CR1+ Tex细胞的产生和维持。HDAC1缺失导致另一种Tex亚群的扩增,该亚群以T细胞耗竭标志物高表达为特征,并伴随病毒血症升高。在祖细胞Tex细胞中,HDAC1结合于效应样特征基因位点并促进其开放染色质状态,从而启动细胞命运向CX3CR1+ Tex亚群的特化。我们的研究揭示了HDAC1在CX3CR1+ Tex亚群分化中的选择性作用,该作用对于控制慢性感染期间的病毒载量至关重要。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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