SHP2缺陷对刺激后Treg细胞基因表达的影响

该数据集来自 NCBI GEO,研究 SHP2 缺陷对刺激后调节性 T 细胞(Treg)基因表达的影响。源站描述显示,研究者构建了 Treg 特异性 SHP-2 缺陷小鼠,发现缺陷 Treg 在体外和体内增殖及抑制能力增强,并伴随表面标志物表达改变

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时间序列回归GPL3429010090
GSE345386: Effect of SHP2 deficiency on gene expression in stimulated Treg cells

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

SHP2缺陷对刺激后Treg细胞基因表达的影响

Effect of SHP2 deficiency on gene expression in stimulated Treg cells

该数据集来自 NCBI GEO,研究 SHP2 缺陷对刺激后调节性 T 细胞(Treg)基因表达的影响。数据包含 1 个文件 GSE345386_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱平台 GPL34290,物种为小鼠(10090)。源站描述显示,研究者构建了 Treg 特异性 SHP-2 缺陷小鼠,发现缺陷 Treg 在体外和体内增殖及抑制能力增强,并伴随表面标志物表达改变。该数据可用于分析 SHP-2 调控 Treg 功能的分子机制,并探索其在自身免疫与肿瘤免疫中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):调节性 CD4+ T 细胞(Treg)在免疫调节中发挥关键作用,其功能障碍可导致自身免疫。然而,调控 Treg 功能的分子机制仍不完全清楚。含 Src 同源区 2 结构域的磷酸酶 2(SHP-2)通过调节 T 细胞中共刺激受体和细胞因子受体下游的信号通路,被认为参与淋巴细胞的发育和活化。为研究 SHP-2 在 Treg 中的作用,我们构建了 Treg 特异性 SHP-2 缺陷小鼠。在稳态条件下,这些小鼠表现出正常的 T 细胞群体,无明显的疾病。然而,SHP-2 缺陷 Treg 在体外或体内实验中显示出增强的增殖和抑制能力,并伴有表面标志物表达的改变。为进一步评估其功能影响,我们采用了三种临床相关模型,即 De

【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:GPL34290、10090。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE345386

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 02 202,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

调节性CD4+ T细胞(Tregs)在免疫调节中发挥着关键作用,其功能障碍可导致自身免疫。然而,调控Treg功能的分子机制仍不完全清楚。含Src同源区2结构域的磷酸酶2(SHP-2)通过调节T细胞中共刺激和细胞因子受体下游的信号通路,被认为参与淋巴细胞的发育和活化。为了研究SHP-2在Tregs中的作用,我们构建了Treg特异性SHP-2缺陷小鼠。在稳态条件下,这些小鼠表现出正常的T细胞群体,无明显疾病。然而,SHP-2缺陷的Tregs在体外或体内实验中显示出增强的增殖能力和抑制能力,并伴有表面标志物表达的改变。为了进一步评估其功能影响,我们采用了三种临床相关模型,即葡聚糖硫酸钠(DSS)诱导的结肠炎、实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)和B16黑色素瘤。Ptpn11fl/fl Foxp3Cre小鼠在结肠炎和EAE中均表现出疾病严重程度减轻,但在黑色素瘤模型中肿瘤进展加速。

这些发现与在抑制试验中观察到的增强的免疫抑制活性相一致。从机制上讲,SHP-2缺陷改变了Tregs中的IL-2R–STAT5信号传导,为其调控作用提供了见解。总体而言,我们的研究表明SHP-2调节Treg功能,并揭示了其针对靶向免疫调节的治疗潜力。

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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