减毒流感疫苗接种后终末分化流感特异性效应记忆B细胞 [scRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为减毒流感疫苗接种后终末分化流感特异性效应记忆B细胞的单细胞RNA测序研究。研究利用荧光标记的血凝素抗原,分析接种减毒流感疫苗后血清转阳人群中循环的HA+ IgDneg记忆B细胞反应,以寻找可预测疫苗抗体应答的循环B细胞标志物

geo
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基因组分类GPL185739606疫苗编码
GSE319406: Terminally Differentiated Influenza-Specific Effector Memory B Cells Circulate after Live Attenuated Influenza Vaccination [scRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

减毒流感疫苗接种后终末分化流感特异性效应记忆B细胞 [scRNA-Seq]

Terminally Differentiated Influenza-Specific Effector Memory B Cells Circulate after Live Attenuated Influenza Vaccination [scRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为减毒流感疫苗接种后终末分化流感特异性效应记忆B细胞的单细胞RNA测序研究。研究利用荧光标记的血凝素抗原,分析接种减毒流感疫苗后血清转阳人群中循环的HA+ IgDneg记忆B细胞反应,以寻找可预测疫苗抗体应答的循环B细胞标志物。数据包含1个文件,可用于流感疫苗免疫应答、B细胞分化及单细胞转录组分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):减毒流感疫苗(LAIV)是唯一获FDA批准的黏膜疫苗。LAIV后易于检测的循环保护相关标志物仍然缺乏。使用荧光染料标记的血凝素(HA)抗原,我们此前鉴定出一个HA特异性(HA+)IgDneg记忆B细胞亚群,该亚群在灭活肌内注射疫苗(IIV)后循环,表达主转录调节因子T-bet以及效应记忆基因,并可预测对IIV的持久抗体(Ab)应答。在此,我们在接种LAIV后血清转阳的免疫患者队列中,分析了循环HA+ IgDneg记忆B细胞反应,以确定哪些(如果有的话)循环HA+ B细胞可预测LAIV后的抗体应答。尽管我们报告LAIV可诱导循环T-bet+ HA+ IgDneg B细胞,其表型与我们此前在IIV后描述的细胞相似,但我们发现其幅度之间没有相关性

【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:GPL18573、9606。本站分类:感染/流感。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319406

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

减毒活流感疫苗(LAIV)是唯一获得FDA批准的黏膜疫苗。尽管其保护相关性易于检测,但LAIV接种后循环中的保护相关性指标仍然缺乏。利用荧光染料标记的血凝素(HA)抗原,我们此前鉴定出一组HA特异性(HA+)IgD阴性记忆B细胞,这些细胞在肌内注射灭活疫苗(IIV)后于循环中出现,表达主转录调控因子T-bet以及效应记忆基因,并可预测对IIV的持久抗体(Ab)应答。在本研究中,我们对一组接种LAIV后发生血清转化的免疫受试者进行了循环HA+ IgD阴性记忆B细胞应答分析,以确定是否存在某些循环HA+ B细胞能够预测LAIV接种后的抗体应答。尽管我们报道LAIV可诱导循环T-bet+ HA+ IgD阴性B细胞,其表型与我们在IIV后所描述的细胞相似,但我们发现这些细胞的数量与LAIV接种后的系统性HA-IgG应答之间无相关性。监督式和非监督式分析表明,与IIV不同,LAIV优先诱导循环HA+ IgD阴性B细胞共表达TBX21和终末效应细胞基因Zeb2。

与其终末分化状态一致,LAIV诱导的T-bet+细胞在全身或黏膜抗原再次刺激后无法被召回为短寿命的抗体分泌细胞(ASC)。我们得出结论,HA+ IgDneg B细胞的转录谱和功能因流感疫苗平台而异。

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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