DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关
该数据集为DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关研究中的原始流式细胞术数据(FCS文件),涵盖论文图3C–3F和图4D–4E所依据的数据

基本信息
资源简介
DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关
DGAT1 is associated with pathogenic T-cell programs in multiple sclerosis and experimental autoimmune encephalomyelitis
该数据集为DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关研究中的原始流式细胞术数据(FCS文件),涵盖论文图3C–3F和图4D–4E所依据的数据。研究考察二酰甘油O-酰基转移酶-1(DGAT1)与自身免疫性神经炎症的关系,数据来自FoxP3-GFP报告小鼠,包括Dgat1野生型、杂合子和敲除子。该数据可用于分析调节性T细胞频率与绝对数量以及EAE严重程度等相关指标(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):用于以下研究的原始流式细胞术数据(FCS文件):DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关。该数据集包含DGAT1与多发性硬化及实验性自身免疫性脑脊髓炎中致病性T细胞程序相关研究(已投稿至PeerJ)图3C–3F和图4D–4E所依据的原始流式细胞术数据。该研究考察二酰甘油O-酰基转移酶-1(DGAT1)与自身免疫性神经炎症之间的关系。FoxP3-GFP Dgat1缺陷小鼠表现出外周淋巴结增大,调节性T细胞(Tregs)频率和绝对数量增加,且与野生型对照相比,实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)病情较轻。数据来自FoxP3-GFP报告小鼠,这些小鼠为Dgat1野生型、杂合子或敲除子。图3涵盖稳态淋巴组织
【主题与分类】
主题标签:regulatory T cells、Tregs、Flow Cytometry、DGAT1、EAE、multiple sclerosis。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23674102
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
用于以下研究的原始流式细胞术数据(FCS文件):DGAT1与多发性硬化症及实验性自身免疫性脑脊髓炎中的致病性T细胞程序相关。本数据集包含《DGAT1与多发性硬化症及实验性自身免疫性脑脊髓炎中的致病性T细胞程序相关》(已投稿至PeerJ)图3C–3F和图4D–4E所依据的原始流式细胞术数据。该研究考察二酰甘油O-酰基转移酶-1(DGAT1)与自身免疫性神经炎症之间的关系。FoxP3-GFP Dgat1缺陷小鼠表现出外周淋巴结增大,调节性T细胞(Tregs)的频率和绝对数量增加,并且与野生型对照相比,实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE)的病情较轻。数据来自FoxP3-GFP报告小鼠,这些小鼠为Dgat1野生型、杂合子或敲除型。图3涵盖稳态淋巴组织:外周淋巴结和肠系膜淋巴结、脾脏、血液、胸腺、派尔集合淋巴结和骨髓。图4涵盖EAE第7天和第15天的淋巴结和脊髓。所有样本均在BD LSRFortessa上使用FACSDiva v8.0.1采集,并保存为FCS 3.0文件。
该数据集包含来自11个独立实验的404个FCS文件,每个实验对应一个zip压缩包。每个压缩包内含样本文件及该实验的单染补偿对照和未染色对照。有关各实验的图面板、采集日期、组织、小鼠基因型与性别以及染色 panel 的信息,请参见README.txt。请注意,在其中一个实验(d15脊髓,实验5)中,采集时有两个通道标签输入错误;README中给出了正确的分配。
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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