年龄非依赖且可靶向的转录因子网络调控衰老人群CD8+ T细胞衰老

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE310393

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

衰老在一定程度上通过衰老特征性CD8+ T细胞的积累损害免疫，这些特征包括促炎转录组和受损的增殖能力。利用衰老细胞分离结合多组学分析，我们在健康年轻和老年人类中定义了CD8+ T细胞衰老的表观遗传调控。我们发现向衰老的转变受染色质状态特异性转录因子（TF）网络控制，其组成在很大程度上对供体年龄不敏感。这些TF网络介导广泛的增强子重塑，导致对增殖必需基因的抑制以及炎症和分泌通路的上调。抑制AP1、KLF5或RUNX2可调节转录输出，并部分恢复衰老CD8+ T细胞对刺激的钝化转录反应。我们的数据还揭示了CD8+ T细胞衰老基因特征，可预测弥漫性大B细胞淋巴瘤中对CAR-T细胞疗法的反应。

总体而言，我们的研究定义了人类CD8+ T细胞衰老的基因调控机制，为探究疾病中CD8+ T细胞衰老提供了资源，强调转录因子网络扰动是操纵CD8+ T细胞衰老状态的可行策略，并揭示衰老CD8+ T细胞基因特征可作为免疫治疗结果的有价值预后工具。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。