减毒流感活疫苗后终末分化流感特异性效应记忆B细胞 [BCR-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE319534),聚焦减毒流感活疫苗(LAIV)接种后循环中流感特异性效应记忆 B 细胞的 BCR-Seq 分析
![GSE319534: Terminally Differentiated Influenza-Specific Effector Memory B Cells Circulate after Live Attenuated Influenza Vaccination [BCR-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/117170.jpg)
基本信息
资源简介
减毒流感活疫苗后终末分化流感特异性效应记忆B细胞 [BCR-Seq]
Terminally Differentiated Influenza-Specific Effector Memory B Cells Circulate after Live Attenuated Influenza Vaccination [BCR-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE319534),聚焦减毒流感活疫苗(LAIV)接种后循环中流感特异性效应记忆 B 细胞的 BCR-Seq 分析。研究利用荧光标记的血凝素(HA)抗原,对 LAIV 免疫后血清转化的受试者外周血 HA+ IgDneg 记忆 B 细胞进行谱系分析,以判断哪些循环 HA+ B 细胞可预测 LAIV 后的抗体应答。数据可用于研究黏膜疫苗接种后 B 细胞分化、T-bet 表达及效应记忆表型与抗体反应的关系(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 13 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):减毒流感活疫苗(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。利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,其在灭活肌内注射疫苗(IIV)后循环,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。在此,我们对一组 LAIV 后血清转化的免疫受试者的循环 HA+ IgDneg 记忆 B 细胞应答进行了分析,以确定其中是否存在任何循环 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,其表型与我们在 IIV 后描述的那些细胞相似,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:Other、GPL15520、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=GSE319534
【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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- OpenDataLab:
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,我们此前鉴定出一类HA特异性(HA+)IgD阴性记忆B细胞亚群,该类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队列中循环HA+ IgD阴性记忆B细胞应答进行了分析,以确定其中是否存在某些循环HA+ B细胞可预测LAIV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后系统性HA-IgG应答之间无相关性。有监督和无监督分析表明,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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