胆固醇解离结核肉芽肿先天-适应性免疫轴 [小鼠]
数据基于小鼠模型,结合多重免疫组化与空间转录组学,用于解析肉芽肿内巨噬细胞与 T 细胞的位置、转录组及相互作用,并揭示病变严重程度及与多核巨细胞或三级淋巴结构邻近性所塑造的免疫可塑性
![GSE285852: Cholesterol unlinks innate-adaptive immune axis in tuberculosis granulomas [mouse]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/83755.jpg)
基本信息
资源简介
胆固醇解离结核肉芽肿先天-适应性免疫轴 [小鼠]
Cholesterol unlinks innate-adaptive immune axis in tuberculosis granulomas [mouse]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE285852),标题为 Cholesterol unlinks innate-adaptive immune axis in tuberculosis granulomas [mouse],聚焦结核肉芽肿中胆固醇对先天性与适应性免疫联系的调控。数据基于小鼠模型,结合多重免疫组化与空间转录组学,用于解析肉芽肿内巨噬细胞与 T 细胞的位置、转录组及相互作用,并揭示病变严重程度及与多核巨细胞或三级淋巴结构邻近性所塑造的免疫可塑性。文件数量为 1,样例文件为 GSE285852_series_matrix.txt.gz,可用于结核肉芽肿免疫微环境的空间分析研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性肺部感染是一个长期存在的全球健康问题,与针对病原体的保护性免疫受损相关(PMID: 29062070, PMID: 27890913)。肺肉芽肿由免疫细胞聚集组成,代表响应慢性感染(如结核分枝杆菌(Mtb)引起的结核病(TB))而形成的区域免疫微环境(PMID: 36493751)。然而,调节肉芽肿中保护性免疫应答的微环境因素和机制仍不完全清楚。在此,我们采用多重免疫组化和空间转录组学,对人类标本和小鼠模型进行分析,以绘制结核肉芽肿中巨噬细胞和 T 细胞的位置、转录组和相互作用。我们识别出由肉芽肿病变严重程度及其与多核巨细胞或三级淋巴结构的邻近性所塑造的巨噬细胞和 T 细胞的免疫可塑性。
【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:Other、GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE285852
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 21 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
慢性肺部感染是一个长期存在的全球健康问题,与针对病原体的保护性免疫受损相关(PMID: 29062070,PMID: 27890913)。肺肉芽肿由免疫细胞聚集物组成,是应对慢性感染(如结核分枝杆菌(Mtb)引起的结核病(TB))而形成的区域性免疫微环境(PMID: 36493751)。然而,调节肉芽肿内保护性免疫应答的微环境因素和机制仍未完全阐明。在此,我们采用多重免疫组织化学和空间转录组学技术,对人类标本和小鼠模型进行研究,以绘制结核病肉芽肿中巨噬细胞和T细胞的位置、转录组及相互作用图谱。我们识别出由肉芽肿病变严重程度及其与多核巨细胞或三级淋巴结构的邻近关系所塑造的巨噬细胞和T细胞的免疫可塑性。我们进一步揭示了坏死性肉芽肿中脂质相关的先天-适应性免疫相互作用的破坏,其免疫病理特征与肺部肿瘤微环境不同。
从机制上讲,这种免疫破坏是由结核分枝杆菌诱导的巨噬细胞溶酶体胆固醇积累引起的,这一过程将主要组织相容性复合体II隔离在溶酶体内,从而阻碍抗原呈递并削弱T细胞抗结核分枝杆菌反应。通过药物手段恢复肺巨噬细胞的胆固醇稳态,能够增强小鼠体内T细胞的抗结核分枝杆菌保护性免疫。综上所述,我们的研究揭示了肉芽肿中溶酶体胆固醇过载所损害的先天-适应性免疫轴,并指出了一种针对慢性肺部感染的胆固醇靶向治疗策略。
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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