GSE335819:单细胞RNA测序揭示组氨酰-tRNA合成酶诱导肌炎中克隆扩增的CD4+组织驻留记忆T细胞
该数据集来自NCBI GEO,包含一个单细胞RNA测序系列文件,对应组氨酰-tRNA合成酶诱导的小鼠肌炎模型。研究通过多模态单细胞转录组分析,在炎症骨骼肌中鉴定出CD4+组织驻留记忆T细胞群体,并刻画其Cd69、Cxcr6、Runx3、Prdm1高表达及Klf2、Ccr7、Sell、S1pr1、Tc
![GSE335819: Single-Cell RNA sequencing reveals clonally-expanded CD4+ tissue-resident memory T cells in Histidyl-tRNA Synthetase-induced myositis [1]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/160311.jpg)
基本信息
资源简介
GSE335819:单细胞RNA测序揭示组氨酰-tRNA合成酶诱导肌炎中克隆扩增的CD4+组织驻留记忆T细胞
Single-Cell RNA sequencing reveals clonally-expanded CD4+ tissue-resident memory T cells in Histidyl-tRNA Synthetase-induced myositis [1]
该数据集来自NCBI GEO,包含一个单细胞RNA测序系列文件,对应组氨酰-tRNA合成酶诱导的小鼠肌炎模型。研究通过多模态单细胞转录组分析,在炎症骨骼肌中鉴定出CD4+组织驻留记忆T细胞群体,并刻画其Cd69、Cxcr6、Runx3、Prdm1高表达及Klf2、Ccr7、Sell、S1pr1、Tcf7低表达的转录特征。数据可用于研究特发性炎症性肌病中TRM相关分子机制与细胞状态(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):特发性炎症性肌病(IIM)发病机制的确切机制仍未明确。然而,越来越多的人认识到组织驻留记忆细胞(TRM)在系统性自身免疫性疾病发病机制中发挥重要作用。在IIM中,已有TRM相关转录特征的报道,但基础非常有限。通过在我们建立的组氨酰-tRNA合成酶(HRS)诱导肌炎小鼠模型中使用多模态单细胞RNA测序分析,我们在炎症骨骼肌中鉴定出一个显著的CD4+ TRM群体。肌肉CD4+ TRM高表达编码Cd69、Cxcr6、Runx3和Prdm1的基因,同时低表达Klf2、Ccr7、Sell、S1pr1和Tcf7——这一特征与先前TRM基因特征报道总体一致,并且我们通过与h的转录组谱比较进行了验证
【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:GPL30173、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=GSE335819
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 16 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
特发性炎症性肌病(IIM)发病机制的确切机制仍未明确。然而,越来越多的认识表明,组织驻留记忆细胞(TRMs)在系统性自身免疫性疾病的发病机制中发挥重要作用。在IIM中,已有报道TRM相关的转录特征,但研究基础非常有限。通过在我们已建立的组氨酰-tRNA合成酶(HRS)诱导的肌炎小鼠模型中采用多模式单细胞RNA测序分析,我们在炎症骨骼肌中鉴定出一个显著的CD4+ TRMs群体。肌肉CD4+ TRMs高表达编码Cd69、Cxcr6、Runx3和Prdm1的基因,同时低表达Klf2、Ccr7、Sell、S1pr1和Tcf7——这一表达谱与既往报道的TRM基因特征基本一致,并且我们通过与人类肌肉组织转录组谱的比较予以验证。我们模型中的详细通路分析表明,肌肉CD4+ TRMs参与富集TNF和IFN-γ信号传导的先天免疫调节通路。
此外,对TCR克隆型分布及CDR3序列相似性的分析显示,CD4⁺ TRM相较于其他T细胞亚群存在显著的克隆扩增——这一模式在免疫后2至6周内保持稳定。总体而言,这些结果提示CD4⁺ TRM在自身免疫性肌病发病机制中可能发挥作用。
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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