强直性脊柱炎与银屑病关节炎患者新型免疫衰老CD8+ T细胞亚群数据集
该数据集来自NCBI GEO(GSE266295),聚焦强直性脊柱炎(AS)和银屑病关节炎(PsA)患者外周血CD8+ T细胞,旨在将其表型与功能同细胞运动性相关联

基本信息
资源简介
强直性脊柱炎与银屑病关节炎患者新型免疫衰老CD8+ T细胞亚群数据集
A novel immunosenescent CD8+ T cell subset in patients with Ankylosing Spondylitis and Psoriatic Arthritis links spontaneous motility to telomere shortening and dysfunction
该数据集来自NCBI GEO(GSE266295),聚焦强直性脊柱炎(AS)和银屑病关节炎(PsA)患者外周血CD8+ T细胞,旨在将其表型与功能同细胞运动性相关联。研究涉及AS、PsA、类风湿关节炎(RA)患者及健康供者,采用Transwell迁移实验、多参数流式细胞术、RNA-seq转录组分析以及端粒长度与功能障碍检测。数据包含1个文件(GSE266295_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,可用于探索免疫衰老CD8+ T细胞亚群在脊柱关节炎中的分子特征与潜在分类标志(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 30 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:全基因组关联研究(GWAS)以及靶组织中公共T细胞克隆型的扩增,支持了CD8+ T淋巴细胞在强直性脊柱炎(AS)和其他脊柱关节炎(SpA)中的致病作用。本研究聚焦于AS和银屑病关节炎(PsA)患者的CD8+ T细胞,旨在将其表型和功能与运动性相关联。方法:从AS(n=128)、PsA(n=60)和类风湿关节炎(RA,n=74)患者及健康供者(HD,n=79)中分离外周血CD8+和CD4+ T细胞。在不同趋化因子存在下进行Transwell迁移实验。通过多参数流式细胞术评估CD8+ T细胞免疫谱分析和效应功能。通过RNA-seq分析评估转录组特征,而端粒长度和功能障碍通过RT-PCR和IF-荧光原位测量。
【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:GPL24676、9606。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266295
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 09 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266295
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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
目的:全基因组关联研究(GWAS)以及靶组织中公共T细胞克隆型的扩增,支持CD8+ T淋巴细胞在强直性脊柱炎(AS)和其他脊柱关节炎(SpA)中发挥致病作用。本研究聚焦于AS和银屑病关节炎(PsA)患者的CD8+ T细胞,旨在将其表型和功能与运动性相关联。方法:从AS(n=128)、PsA(n=60)和类风湿关节炎(RA,n=74)患者及健康供者(HD,n=79)中分离外周血CD8+和CD4+ T细胞。在不同趋化因子存在下进行Transwell迁移实验。通过多参数流式细胞术评估CD8+ T细胞免疫谱和效应功能。通过RNA-seq分析评估转录组特征,而端粒长度和功能障碍分别通过RT-PCR和免疫荧光原位杂交(FISH)测定。结果:与HD和RA患者相比,SpA患者中在无趋化因子刺激下迁移的CD8+ T细胞数量显著更高。
该亚群产生细胞毒性分子(颗粒酶B、穿孔素、颗粒溶素)和炎症分子(TNFα),在终末分化(CCR7-CD45RA+)和衰老(CD28-CD57+)细胞中显著富集,其基因表达谱以细胞溶解特征和自然杀伤(NK)标志物为特点。值得注意的是,这些自发迁移的CD8+ T细胞表现出DNA损伤应答(DDR)激活、端粒缩短及功能障碍。结论:我们的数据描述了一个终末分化的CD8+ T细胞亚群,具有衰老和细胞毒性/促炎特征以及内在侵袭潜能,该亚群在SpA患者中富集,可能是疾病发病机制的参与者。
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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