脓毒症改变NK细胞应激、肌动蛋白重塑及胞内运输转录程序[数据]
该数据集来自heiDATA,包含对脓毒症患者、系统性炎症反应综合征患者及术前对照者外周血分离自然杀伤细胞进行微阵列转录组分析的数据,并涉及经典通路、生物学过程和细胞区室的富集分析
![Sepsis alters NK cell transcriptional programs for stress, actin remodeling, and intracellular trafficking [data]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/144671.jpg)
基本信息
资源简介
脓毒症改变NK细胞应激、肌动蛋白重塑及胞内运输转录程序[数据]
Sepsis alters NK cell transcriptional programs for stress, actin remodeling, and intracellular trafficking [data]
该数据集来自heiDATA,包含对脓毒症患者、系统性炎症反应综合征患者及术前对照者外周血分离自然杀伤细胞进行微阵列转录组分析的数据,并涉及经典通路、生物学过程和细胞区室的富集分析。数据还包含独立队列中多重分支DNA测定验证的差异基因表达,以及体外STAT磷酸化反应和增殖标志物表达的流式细胞术评估结果。该数据可用于研究脓毒症中NK细胞转录调控机制及免疫功能异常(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:自然杀伤(NK)细胞对转化细胞和感染细胞发挥细胞毒性作用。在人类脓毒症中,已描述存在抑制性NK细胞受体特征和效应分子表达缺陷。然而,这种表型背后的转录机制仍不清楚。方法:我们分析了来自脓毒症患者、系统性炎症反应综合征(SIRS)患者和术前对照者的分离外周NK细胞的基于微阵列的转录组谱。对经典通路、生物学过程和细胞区室进行了富集分析。使用多重分支DNA测定在独立队列中验证了差异基因表达。在独立患者样本中通过流式细胞术评估了离体功能性STAT磷酸化反应和增殖标志物表达。结果:来自脓毒症患者的NK细胞
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Gene Expression Profiling、Killer Cells, Natural、Pathway Analysis、Sepsis、Systemic Inflammatory Response Syndrome、Immunology。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/IMEOVD
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源站:https://doi.org/10.11588/DATA/IMEOVD
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:自然杀伤(NK)细胞对转化细胞和感染细胞发挥细胞毒性作用。在人类脓毒症中,已报道存在抑制性NK细胞受体特征及效应分子表达缺陷。然而,该表型背后的转录机制仍不明确。方法:我们分析了来自脓毒症患者、全身炎症反应综合征(SIRS)患者及术前对照者的分离外周NK细胞的微阵列转录组图谱。对经典通路、生物学过程及细胞区室进行了富集分析。使用多重分支DNA检测在独立队列中验证了差异基因表达。通过流式细胞术在独立患者样本中评估了离体STAT磷酸化功能性反应及增殖标志物表达。结果:脓毒症患者的NK细胞显示出提示DNA复制应激、内质网应激、细胞骨架动力学及囊泡运输改变的转录特征。
尽管增殖相关转录程序富集,NK细胞的Ki-67表达并未增加,提示增殖活性受损。相比之下,SIRS患者的NK细胞表现出免疫信号通路下调。结论:本研究识别了脓毒症期间循环NK细胞中早期应激相关转录程序及亚细胞结构受损。DNA复制失调与内质网应激反应异常,以及与小GTP酶信号受损相关的囊泡运输改变,可能促成脓毒症中NK细胞功能障碍,并可能为危重症中基于NK细胞的免疫治疗策略开发提供依据。
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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