未控制HIV感染中PRDM1+淋巴结Tfh细胞选择性感染与丢失阻碍ART下Tfh储存库形成
该数据集来自NCBI GEO,包含对HIV感染者淋巴结进行的单细胞多组学研究,覆盖病毒血症期和ART抑制期。研究者深度表型分析了超过50万个细胞,鉴定出2000多个HIV-1感染细胞,发现尽管存在感染的Tfh细胞,但病毒血症期和ART期间大多数感染细胞具有非滤泡表型

基本信息
资源简介
未控制HIV感染中PRDM1+淋巴结Tfh细胞选择性感染与丢失阻碍ART下Tfh储存库形成
Selective infection and loss of PRDM1+ LN Tfh cells in uncontrolled HIV infection precludes formation of Tfh reservoirs under ART
该数据集来自NCBI GEO,包含对HIV感染者淋巴结进行的单细胞多组学研究,覆盖病毒血症期和ART抑制期。研究者深度表型分析了超过50万个细胞,鉴定出2000多个HIV-1感染细胞,发现尽管存在感染的Tfh细胞,但病毒血症期和ART期间大多数感染细胞具有非滤泡表型。数据可用于研究HIV-1储存库在淋巴结中的细胞类型分布、Tfh细胞在ART下的存活与储存库形成机制,以及感染细胞表型分类分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 09 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):HIV-1储存库的多面性和长期存续性已被证明是开发HIV-1治疗性治愈方法的巨大障碍。HIV-1储存库的主要维度之一是其组织环境中的流行率和持续性,包括淋巴结(LN)。在LN中,滤泡辅助性T(Tfh)细胞被广泛认为是病毒血症期HIV感染者(PWH)中的主要亚储存库。然而,在接受抑制性抗逆转录病毒治疗(ART)的PWH中,Tfh细胞是否能存活以建立储存库仍存在争议。为解决这些问题,我们对来自病毒血症期和ART抑制期PWH的LN进行了单细胞多组学分析,深度表型分析了超过500,000个细胞,并鉴定了超过2,000个HIV-1感染细胞。虽然我们检测到了HIV-1感染的Tfh细胞,但病毒血症期和ART期间大多数感染细胞具有非滤泡表型,并且我们
【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=GSE313072
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 16 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
HIV-1储存库的多面性和长期存活性已被证明是开发HIV-1治愈性疗法的巨大障碍。HIV-1储存库的主要维度之一是其组织环境中的普遍性和持续性,包括在淋巴结(LN)中。在淋巴结内,滤泡辅助性T细胞(Tfh)被广泛认为是病毒血症期HIV感染者(PWH)中的主要亚储存库。然而,在接受抑制性抗逆转录病毒治疗(ART)的HIV感染者中,Tfh细胞是否存活并建立储存库仍存在争议。为解决这些问题,我们对来自病毒血症期和ART抑制期HIV感染者的淋巴结进行了单细胞多组学分析,对超过500,000个细胞进行了深度表型分析,并鉴定了超过2,000个HIV-1感染细胞。虽然我们检测到了HIV-1感染的Tfh细胞,但在病毒血症期和ART期间,大多数感染细胞具有非滤泡表型,而是异质性分布于各种CD4+ T细胞亚群之间。亚群内HIV+与HIV-细胞的比较显示,病毒血症期激活特征增强且细胞周期状态改变,但在ART期间特征基本相似。
此外,在PWH中比较病毒血症与ART时,突显出一个非经典Tfh亚群——其特征为高基因座可及性和PRDM1转录——该亚群在病毒血症期间选择性耗竭,ART后恢复,并在体外高度易感感染。我们的工作为HIV-1治愈领域提示了一个修正方向,即任何综合策略的必要任务都将是应对非滤泡细胞对HIV储存库的高比例负担。
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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