GSE113579:产IFN-g的Th1细胞诱导microglia与astrocytes不同转录谱
该数据集来自NCBI GEO,标题为产IFN-g的Th1细胞诱导microglia与astrocytes不同转录谱,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类

基本信息
资源简介
GSE113579:产IFN-g的Th1细胞诱导microglia与astrocytes不同转录谱
IFN-g producing Th1 cells induce different transcriptional profiles in microglia and astrocytes
该数据集来自NCBI GEO,标题为产IFN-g的Th1细胞诱导microglia与astrocytes不同转录谱,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类。数据包含1个文件GSE113579_series_matrix.txt.gz,基于表达谱芯片平台GPL24917,物种为小鼠10090。研究关注浸润中枢神经系统的自身反应性T细胞与microglia、astrocytes的相互作用,以及Th1效应分子对两类胶质细胞基因表达谱的影响,可用于比较不同胶质细胞的转录响应与神经炎症机制研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 24 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):浸润中枢神经系统(CNS)的自身反应性T细胞被认为在介导阿尔茨海默病、肌萎缩侧索硬化症和多发性硬化症等神经退行性疾病的病理过程中发挥重要作用。它们与CNS中microglia和astrocytes的相互作用对于神经炎症过程的调控至关重要。我们先前的工作表明,Th1和Th17细胞分泌的效应分子对胶质细胞表型和功能的影响能力不同。我们已经证明,Th1效应分子改变了microglia和astrocytes两者的表型和功能,而Th17效应分子仅对astrocytes产生直接作用,对microglia则无直接作用。在此,我们研究了与产IFN-g的Th1细胞相关的效应分子是否在microglia和astrocytes中诱导不同的基因表达谱。我们进行了
【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:Expression profiling by array、GPL24917、10090。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE113579
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 26 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
浸润中枢神经系统(CNS)的自身反应性T细胞被认为在阿尔茨海默病、肌萎缩侧索硬化症和多发性硬化症等神经退行性疾病的病理过程中发挥重要作用。它们与CNS中小胶质细胞和星形胶质细胞的相互作用对于神经炎症过程的调控至关重要。我们先前的工作表明,Th1和Th17细胞分泌的效应分子对胶质细胞表型和功能的影响能力不同。我们已经证明,Th1效应分子改变了小胶质细胞和星形胶质细胞的表型和功能,而Th17效应分子仅对星形胶质细胞产生直接作用,对小胶质细胞则无直接影响。在此,我们研究了与产生IFN-γ的Th1细胞相关的效应分子是否在小胶质细胞和星形胶质细胞中诱导了不同的基因表达谱。我们对经培养基和Th1培养上清液处理的小胶质细胞和星形胶质细胞中分离的RNA进行了微阵列分析,并比较了基因表达数据。
通过采用2倍变化标准和0.01的假发现率(校正后的p值<0.01),我们证明了在响应Th1衍生因子时,分别有2106和1594个基因在微胶质细胞和星形胶质细胞中表现出差异性调控。我们观察到,除了共同调控的转录本外,Th1相关效应分子还在微胶质细胞和星形胶质细胞中诱导了独特的转录变化。这些独特的转录变化调控着不同的生理功能,这一知识有助于更深入地理解T细胞介导的神经病理学。
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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