滤泡外应答足以驱动自身免疫启动及狼疮早期疾病标志

该数据集来自 search.dataone.org,主题为滤泡外应答在自身免疫疾病启动中的作用。研究通过敲除 GC B 细胞中的转录因子 Bcl-6 阻断生发中心途径,在两种系统性红斑狼疮小鼠模型中评估干预影响,并开展体外及自反应性 B 细胞相关研究

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图像分类Flow cytometrySlide scannerconfocal imagingNanoSightTRIFMA
The extrafollicular response is sufficient to drive initiation of autoimmunity and early disease hallmarks of lupus

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

滤泡外应答足以驱动自身免疫启动及狼疮早期疾病标志

The extrafollicular response is sufficient to drive initiation of autoimmunity and early disease hallmarks of lupus

该数据集来自 search.dataone.org,主题为滤泡外应答在自身免疫疾病启动中的作用。研究通过敲除 GC B 细胞中的转录因子 Bcl-6 阻断生发中心途径,在两种系统性红斑狼疮小鼠模型中评估干预影响,并开展体外及自反应性 B 细胞相关研究。数据涉及流式细胞术、玻片扫描、共聚焦成像、NanoSight 与 TRIFMA 等技术,可用于自身免疫机制与狼疮早期标志研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):许多自身免疫病的特征是生发中心(GC)来源的、亲和力成熟的、类别转换的自身抗体,目前正在临床上探索阻断 GC 形成与进展的策略。然而,滤泡外应答也可发挥作用。本研究旨在探究滤泡外途径对自身免疫病发展的贡献。我们通过敲除 GC B 细胞中的转录因子 Bcl-6 来阻断 GC 途径,同时保持滤泡外途径完整。我们在两种系统性红斑狼疮(SLE)小鼠模型中检验了该干预的影响:基于慢性表皮涂抹 Toll 样受体(TLR)-7 激动剂 Resiquimod(R848)的药理模型,以及 564Igi 自反应性 B 细胞受体敲入小鼠。B 细胞内在效应还在体外及自反应中进一步研究。

【主题与分类】

主题标签:Flow cytometry、Slide scanner、confocal imaging、NanoSight、TRIFMA。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae6d2f07b46d5a932a6510b844fede461c71584d8300ddfd1650d5e5722d03602

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

许多自身免疫病的特征在于生发中心(GC)来源的、亲和力成熟的、类别转换的自身抗体,目前正在临床上探索阻断GC形成和进展的策略。然而,滤泡外反应也可能发挥作用。本研究旨在探究滤泡外途径对自身免疫病发展的贡献。我们通过敲除GC B细胞中的转录因子Bcl-6来阻断GC途径,同时保持滤泡外途径完整。我们在两种系统性红斑狼疮(SLE)小鼠模型中测试了该干预的影响:一种基于慢性表皮涂抹Toll样受体(TLR)-7激动剂Resiquimod(R848)的药理学模型,以及564Igi自身反应性B细胞受体敲入小鼠。我们进一步在体外和自身反应性混合骨髓嵌合体中研究了B细胞内在效应。在R848模型中,GC阻断未能遏制自身免疫进展……请参阅README文档(“README_file extrafollicular response is sufficient paper Voss LF et al 2022”)及随附的已发表文章:Voss LF et al. 2022。

滤泡外反应足以驱动自身免疫的启动及狼疮早期疾病标志。Frontiers in Immunology. 已接受。DOI: 10.3389/fimmu.2022.1021370,

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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