巨噬细胞极化与内毒素耐受对沙门氏菌应答的转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO(GSE189847),对巨噬细胞极化及内毒素耐受状态下应对 Salmonella 感染的转录组进行 RNA-Seq 分析

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基因组分类GPL167919606
GSE189847: A transcriptomic analysis of the effects of macrophage polarization and endotoxin tolerance on the response to Salmonella

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

巨噬细胞极化与内毒素耐受对沙门氏菌应答的转录组分析

A transcriptomic analysis of the effects of macrophage polarization and endotoxin tolerance on the response to Salmonella

该数据集来自 NCBI GEO(GSE189847),对巨噬细胞极化及内毒素耐受状态下应对 Salmonella 感染的转录组进行 RNA-Seq 分析。研究比较经典活化 M1、替代活化 M2 及内毒素预处理巨噬细胞(MEP)在感染后不同时间点的 Salmonella 抵抗能力,并通过转录组测序揭示未暴露于 Salmonella 的 M1 与 MEP 巨噬细胞呈现“预激活”表达特征。数据可用于感染免疫、脓毒症相关巨噬细胞功能及宿主-病原互作研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Salmonella 是一种胞内病原体,可导致显著的发病率和死亡率。其在巨噬细胞内生长的能力对毒力至关重要,并取决于巨噬细胞的活化状态。经典活化的 M1 巨噬细胞不允许 Salmonella 生长,而替代活化的 M2 巨噬细胞则允许 Salmonella 生长。本研究表明,内毒素预处理的巨噬细胞(MEP),例如与脓毒症相关的巨噬细胞,在胞内感染 2 小时后显示出与 M1 巨噬细胞相似的 Salmonella 抵抗水平,但在 4 小时和 24 小时时间点则像 M2 巨噬细胞一样易感。为了从机制上理解这一点,进行了转录组测序,即 RNA-Seq。结果表明,未暴露于 Salmonella 的 M1 和 MEP 巨噬细胞表现出此处称为预激活的过程,表达相对较高的

【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:GPL16791、9606。本站分类:感染性疾病/脓毒症。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE189847

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 19 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

沙门氏菌是一种细胞内病原体,可导致显著的发病率和死亡率。其在巨噬细胞内生长的能力对毒力至关重要,并取决于巨噬细胞的活化状态。经典活化的M1巨噬细胞不允许沙门氏菌生长,而替代活化的M2巨噬细胞则允许沙门氏菌生长。本研究表明,内毒素预处理的巨噬细胞(MEP),如与脓毒症相关的巨噬细胞,在胞内感染2小时后对沙门氏菌的抵抗水平与M1巨噬细胞相似,但在4小时和24小时时间点则像M2巨噬细胞一样易感。为从机制上理解这一现象,进行了转录组测序(RNA-Seq)。结果显示,未暴露于沙门氏菌的M1和MEP巨噬细胞表现出一种此处称为预激活的过程,即表达相对较高水平的特定抗感染基因和通路,包括JAK-STAT通路。相比之下,在M2巨噬细胞中,这些基因和通路大多仅在感染后才表达。

相反,在感染应答中,M1巨噬细胞而非MEP巨噬细胞调节了其他已知与沙门氏菌感染易感性相关的基因,这可能导致了后期时间点抵抗力的差异。感染前使用JAK抑制剂Ruxolitinib降低了M1巨噬细胞的抵抗力,这支持了早期JAK-STAT信号在M1巨噬细胞抵抗沙门氏菌中的重要性。

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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