Trichuris muris感染驱动细胞内在IL4R alpha非依赖的大肠RELMα+巨噬细胞
源站描述指出，RELMα+巨噬细胞表型与抗炎巨噬细胞相关，且在其他模型系统中促炎与抗炎巨噬细胞的平衡对炎症消退至关重要；在2型免疫中，RELMα+抗炎巨噬细胞与经IL4Ra激活的巨噬细胞相关，但大肠巨噬细胞如何被激活为抗炎表型尚不清楚
基本信息
资源简介
Trichuris muris感染驱动细胞内在IL4R alpha非依赖的大肠RELMα+巨噬细胞
该数据集围绕“Trichuris muris感染驱动细胞内在的IL4Rα非依赖性大肠RELMα+巨噬细胞”这一主题，属于感染性疾病领域的转录组学研究资源。其关注的核心是大型肠道中RELMα+巨噬细胞的表型与激活机制：RELMα+巨噬细胞表型与抗炎巨噬细胞的存在相关，而其他模型系统的工作已表明，促炎与抗炎巨噬细胞的平衡对于炎症消退至关重要。在2型免疫背景下，RELMα+抗炎巨噬细胞通常与经IL4Rα激活的巨噬细胞相关联。然而，尽管大型肠道存在多种炎症性病理状态（包括伴随寄生虫感染出现的病理状态），大肠巨噬细胞如何被激活并向抗炎表型转化仍不清楚。该数据集以转录组学为标签，为研究这一尚未明确的问题提供了相关数据基础。
【数据集背景】
大型肠道相关炎症性病理种类广泛，其中也包括寄生虫感染所伴随的病理改变。在免疫学研究中，巨噬细胞促炎与抗炎表型的平衡被认为是炎症能否顺利消退的关键因素之一。已有其他模型系统的工作显示，RELMα+巨噬细胞表型与抗炎巨噬细胞的存在相关；在2型免疫语境下，RELMα+抗炎巨噬细胞与通过IL4Rα激活的巨噬细胞存在关联。尽管如此，大肠巨噬细胞被激活为抗炎表型的具体方式仍属未知。该数据集正是围绕Trichuris muris感染背景下大肠RELMα+巨噬细胞的表型与激活特征展开，主题标签为转录组学。
【数据内容】
该数据集的主题标签为Transcriptomics，表明其数据内容属于转录组学范畴。数据集名称指向Trichuris muris感染驱动细胞内在的IL4Rα非依赖性大肠RELMα+巨噬细胞这一研究主题。关于具体的样本组成、测序平台、数据文件类型与数量、基因表达矩阵结构等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。其源站描述说明了研究背景与科学问题，即RELMα+巨噬细胞表型与抗炎巨噬细胞相关，促炎与抗炎巨噬细胞平衡对炎症消退至关重要，2型免疫中RELMα+抗炎巨噬细胞与经IL4Rα激活的巨噬细胞相关，而大肠巨噬细胞如何被激活为抗炎表型尚不清楚。关于样本采集的具体组织部位、时间点、实验分组、测序或检测方法等采集细节，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题与转录组学标签，该数据集适用于研究Trichuris muris感染与大型肠道巨噬细胞表型之间的关系，尤其是围绕RELMα+巨噬细胞、抗炎巨噬细胞表型、IL4Rα依赖性与非依赖性激活机制等方向的分析。也可用于探讨促炎与抗炎巨噬细胞平衡与炎症消退相关问题的研究场景。关于更具体的适用分析类型或推荐应用范围，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-10501
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
RELMα+巨噬细胞表型与抗炎性巨噬细胞的存在相关，并且其他模型系统中的研究表明，促炎性与抗炎性巨噬细胞的平衡对于炎症的消退至关重要。此外，在2型免疫的背景下，RELMα+抗炎性巨噬细胞与通过IL4Ra激活巨噬细胞相关。尽管大肠存在广泛的炎症性病理，包括伴随寄生虫感染的病理，但关于大肠巨噬细胞如何被激活为抗炎表型尚不清楚。
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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