骨髓衰竭模型模拟再生障碍性贫血患者的单细胞免疫应答图谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305447),包含一个骨髓衰竭(BMF)小鼠模型的单细胞表达谱数据,用于模拟再生障碍性贫血(AA)患者的免疫状态

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时间序列分类GPL2424710090
GSE305447: Bone Marrow Failure (BMF) Model Mimics Aplastic Anemia (AA) Patients: Single-Cell Landscape of Immune Response Reveals Novel Mechanisms of Immune Imbalance in AA

基本信息

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分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

骨髓衰竭模型模拟再生障碍性贫血患者的单细胞免疫应答图谱

Bone Marrow Failure (BMF) Model Mimics Aplastic Anemia (AA) Patients: Single-Cell Landscape of Immune Response Reveals Novel Mechanisms of Immune Imbalance in AA

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305447),包含一个骨髓衰竭(BMF)小鼠模型的单细胞表达谱数据,用于模拟再生障碍性贫血(AA)患者的免疫状态。研究聚焦 CD8+ T 细胞,并考察血小板、CD4+ T 细胞、巨噬细胞及线粒体能量代谢,旨在阐明与骨髓衰竭相关的细胞图谱变化。数据可用于分析 AA 中免疫失衡的细胞组成与转录特征,探索血小板经 PF4 调控 T 细胞与巨噬细胞、CXCR3/CXCR5 结合 PF4 激活线粒体信号通路、Treg 减少及 CD8+ 效应/应激 T 细胞增多等机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:再生障碍性贫血(AA)中造血干/祖细胞(HSPCs)损伤的发病机制尚不清楚。我们聚焦 CD8+ T 细胞,并研究血小板、CD4+ T 细胞、巨噬细胞和线粒体能量代谢,旨在阐明与骨髓衰竭(BMF)相关的细胞图谱变化。方法:我们成功建立了骨髓衰竭小鼠模型,并在单细胞水平分析了免疫应答。结果:血小板通过释放 PF4 调控 CD4+/CD8+ T 细胞和巨噬细胞。CXCR3/CXCR5 与 PF4 结合,激活线粒体信号通路。Treg 减少,免疫抑制作用减弱。此外,CD8+ 效应 T 细胞显著增加。在 CD8+ 应激 T 细胞中观察到能量代谢增加。需要注意的是,AA 中血小板减少本身会削弱能量代谢,进而损害止血功能。

【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:GPL24247、10090。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=GSE305447

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 12 202,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

背景:再生障碍性贫血(AA)中造血干/祖细胞(HSPCs)损伤的发病机制尚不清楚。我们聚焦于CD8+ T细胞,并对血小板、CD4+ T细胞、巨噬细胞及线粒体能量代谢进行了研究,旨在阐明与骨髓衰竭(BMF)相关的细胞图谱变化。方法:我们成功建立了骨髓衰竭小鼠模型,并在单细胞水平分析了免疫应答。结果:血小板通过释放PF4调控CD4+/CD8+ T细胞及巨噬细胞。CXCR3/CXCR5与PF4结合,激活线粒体信号通路。Treg减少,免疫抑制作用减弱。此外,CD8+效应T细胞显著增加。在CD8+应激T细胞中观察到能量代谢增强。需要注意的是,AA中血小板减少本身会削弱能量代谢,进而损害止血和血栓功能。然而,血小板对免疫细胞的调控功能仍然显著。观察到M1和M2巨噬细胞极化失衡。而一种表型巨噬细胞和CD8+初始T细胞是骨髓衰老中的重要细胞表型,但不参与病理性的骨髓衰竭。

结论:AA中BMF的可能机制:基于PF4,血小板-T细胞/巨噬细胞串扰导致免疫过度激活及IFN-γ和TNF-α等细胞因子释放,进而攻击骨髓。因此,通过抑制血小板免疫调节功能,将失衡的CD8+效应T细胞、应激T细胞、Treg细胞及M1/M2巨噬细胞转化为CD8+初始T细胞和某种巨噬细胞表型,可能为逆转BMF提供一种有前景的策略。

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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