GSE348200:人源化TLR8在aPL诱导自发性小鼠妊娠丢失模型胎盘微环境免疫细胞动态中的作用研究

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE348200_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱数据,研究人源化TLR8在抗磷脂抗体诱导的自发性小鼠妊娠丢失模型中对胎盘微环境免疫细胞动态的影响

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基因组分类GPL2424710090
GSE348200: Studying the role of humanized-TLR8 on immune cell dynamics in the placental microenvironment in a spontaneous mouse model of aPL-induced pregnancy loss

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE348200:人源化TLR8在aPL诱导自发性小鼠妊娠丢失模型胎盘微环境免疫细胞动态中的作用研究

Studying the role of humanized-TLR8 on immune cell dynamics in the placental microenvironment in a spontaneous mouse model of aPL-induced pregnancy loss

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE348200_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱数据,研究人源化TLR8在抗磷脂抗体诱导的自发性小鼠妊娠丢失模型中对胎盘微环境免疫细胞动态的影响。数据覆盖胎盘发育缺陷、免疫失调及RNA测序结果,可用于探索TLR8在SLE相关妊娠并发症中的作用机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):系统性红斑狼疮(SLE)患者不良妊娠结局风险高,尤其是存在抗磷脂(APL)自身抗体时。虽然人TLR8(huTLR8)已在体外被证实参与APL抗体介导的滋养层损伤,但其在妊娠中的体内作用尚未探索。我们报道了一种表达huTLR8的SLE倾向小鼠中新的妊娠丢失模型。胎盘分析显示植入后即出现早期发育缺陷,包括蜕膜基质细胞(DSC)去分化、交界区变薄、血管化受损、梗死和炎症。E8.5时可见显著免疫失调,包括髓系细胞和CD8 T细胞增加、子宫自然杀伤(uNK)细胞减少。RNA测序显示妊娠特异性糖蛋白下调、uNK细胞相关基因减少、髓系细胞基因上调。

【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=GSE348200

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 01 202,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

系统性红斑狼疮(SLE)患者发生不良妊娠结局的风险较高,尤其是存在抗磷脂(APL)自身抗体时。虽然人TLR8(huTLR8)已在体外被证实参与APL抗体介导的滋养细胞损伤,但其在妊娠中的体内作用尚未被探索。我们报道了一种表达huTLR8的SLE易感小鼠中发生妊娠丢失的新型小鼠模型。胎盘分析揭示了着床后即开始的早期发育缺陷,包括蜕膜基质细胞(DSCs)去分化、交界区变薄、血管化受损、梗死和炎症。在E8.5时可见明显的免疫失调,包括髓系细胞和CD8 T细胞增多以及子宫自然杀伤(uNK)细胞减少。RNA测序显示妊娠特异性糖蛋白下调、uNK细胞相关基因减少以及髓系细胞特征上调。骨髓嵌合体实验表明,表达huTLR8的胎盘Ly6C+单核细胞被优先激活。

E9.5的空间转录组学证实了uNK细胞丢失、DSCs和髓系细胞IL15表达下降,以及母体层中含有髓系细胞和表达IFN?的CD8 T细胞的炎性聚集物。我们提出,huTLR8通过髓系细胞活化和细胞溶解性T细胞募集,参与SLE中自身抗体相关的胎盘损伤。该模型为剖析SLE相关妊娠丢失的早期致病事件和确定新的治疗靶点提供了有价值的平台。

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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