烟曲霉感染pDC的表达数据

该数据集来自 NCBI GEO(GSE55467),包含烟曲霉(Aspergillus fumigatus)菌丝感染浆细胞样树突状细胞(pDC)后的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台 GPL16686,物种为人类(9606),共 1 个文件

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医学影像分类Expression profiling by arrayGPL166869606
GSE55467: Expression data from pDC infected with Aspergillus fumigatus

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

烟曲霉感染pDC的表达数据

Expression data from pDC infected with Aspergillus fumigatus

该数据集来自 NCBI GEO(GSE55467),包含烟曲霉(Aspergillus fumigatus)菌丝感染浆细胞样树突状细胞(pDC)后的基因表达谱数据,采用表达谱芯片平台 GPL16686,物种为人类(9606),共 1 个文件。源站描述显示研究聚焦 pDC 识别菌丝所依赖的受体及下游信号事件,涉及 Dectin-2 与 FcRγ 链的协同作用,以及 pDC 胞外诱捕网(pETs)的形成。该数据可用于感染免疫相关基因表达模式分析与分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 28 201。

【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)最初被认为对病毒天然免疫至关重要。然而,我们课题组已表明 pDC 能结合并抑制烟曲霉菌丝生长,且 pDC 耗竭使小鼠对实验性曲霉病高度易感。在本研究中,我们检测了负责菌丝识别的 pDC 受体以及烟曲霉菌丝刺激 pDC 后的下游事件。我们的数据显示,Dectin-2 而非 Dectin-1 参与 pDC 对菌丝的识别,且 Dectin-2 与 FcRγ 链协同触发信号应答。此外,利用共聚焦和电子显微镜,我们证明 pDC 与烟曲霉的相互作用诱导了含 DNA 和瓜氨酸化组蛋白 H3 的 pDC 胞外诱捕网(pETs)形成。因此,这些结构 closely resembled those of neutrophil extr

【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:Expression profiling by array、GPL16686、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=GSE55467

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 15 201,引用时请注意版本时效。

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      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(pDCs)最初被认为对病毒天然免疫至关重要。然而,我们课题组已发现pDCs能够结合并抑制烟曲霉菌丝的生长,且pDCs的耗竭会使小鼠对实验性曲霉病高度易感。本研究探讨了pDCs中负责菌丝识别的受体以及烟曲霉菌丝刺激后pDCs的下游事件。我们的数据显示,Dectin-2而非Dectin-1参与pDCs对菌丝的识别,且Dectin-2与FcRγ链协同作用以触发信号应答。此外,利用共聚焦显微镜和电子显微镜,我们证明pDCs与烟曲霉的相互作用诱导了含有DNA和瓜氨酸化组蛋白H3的pDC胞外诱捕网(pETs)的形成。因此,这些结构与中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)的结构非常相似。对烟曲霉感染后pDC转录组的微阵列分析显示,先前与病毒感染或凋亡相关的基因表达上调。

此外,在CpG刺激的pDCs中观察到的I型干扰素编码基因的大量表达,在感染烟曲霉菌丝的pDCs中并未出现。因此,人类pDCs通过Dectin-2直接识别烟曲霉菌丝。这一相互作用导致pET的形成,并触发pDC基因表达的独特模式。

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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