多发性硬化脑CD4+和CD8+ TRM细胞转录谱(定位)
该数据集来自NCBI GEO,包含多发性硬化(MS)患者死后脑组织中CD4+和CD8+组织驻留记忆T(TRM)细胞的转录组数据

基本信息
资源简介
多发性硬化脑CD4+和CD8+ TRM细胞转录谱(定位)
Transcriptional profiling of brain CD4+ and CD8+ TRM cells reveals dominant presence in white and grey matter in Multiple Sclerosis (Location)
该数据集来自NCBI GEO,包含多发性硬化(MS)患者死后脑组织中CD4+和CD8+组织驻留记忆T(TRM)细胞的转录组数据。研究从血液、胼胝体白质、皮质灰质、皮质下白质、髓质白质/灰质以及正常表现白质/灰质和MS病灶中分选CD69+ T细胞,进行bulk RNA测序,以解析脑内T细胞的转录和功能特征。数据可用于探索MS中TRM细胞在白质和灰质中的分布差异、基因表达模式及潜在功能通路,为神经免疫研究提供资源(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人脑内存在具有组织驻留记忆T(TRM)细胞表型的血管周围CD8+和CD4+ T细胞。在多发性硬化(MS)中,这些细胞与白质(WM)病变相关,与灰质(GM)病变的相关性较低。我们在此研究了脑驻留T细胞的转录和功能谱。在n=11例连续尸检脑供体中,我们从血液中分离了CD8+和CD4+效应记忆和效应记忆重新表达CD45RA的T细胞,并从胼胝体WM和皮质GM中分离了CD8+和CD4+ CD69+ T细胞。此外,从n=3–5例脑供体的皮质下WM、胼胝体WM和髓质WM/GM中,以及从n=6例MS脑供体的配对正常表现WM和GM以及WM和GM病变中分选了脑CD69+ T细胞。在所有供体中,WM和GM T细胞绝大多数为CD69+CD103+/-。对CD8+和CD4+ CD69+ T细胞的bulk RNA测序
【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:GPL24676、9606。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE216027
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 13 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
人脑中存在血管周围的CD8+和CD4+ T细胞,具有组织驻留记忆T(TRM)细胞表型。在多发性硬化症(MS)中,这些细胞与白质(WM)病变相关,与灰质(GM)病变的相关性较小。我们在此研究了脑驻留T细胞的转录和功能谱。在n=11例后续尸检脑供体中,我们从血液中分离了CD8+和CD4+效应记忆T细胞及重新表达CD45RA的效应记忆T细胞,并从胼胝体WM和皮质GM中分离了CD8+和CD4+ CD69+ T细胞。此外,我们从n=3–5例脑供体的皮质下WM、胼胝体WM和延髓WM/GM中,以及从n=6例MS脑供体的配对正常表现WM和GM及WM和GM病变中分选了脑CD69+ T细胞。在所有供体中,WM和GM T细胞绝大多数为CD69+CD103+/-。CD8+和CD4+ CD69+ T细胞的批量RNA测序揭示了TRM细胞特征,表现为SELL(CD62L)、ITGA1(CD49a)和S1PR1等的差异表达。值得注意的是,在MS脑中,病变性和正常表现WM的CD8+和CD4+ CD69+ T细胞之间的基因表达几乎没有差异。
脑TRM细胞中上调的基因包括MS4A1(CD20)和SPP1(骨桥蛋白,OPN)。OPN也由小胶质细胞大量表达,并已被证明能抑制T细胞活性。与活动性MS病灶中OPN增多相一致,我们观察到离体MS病灶来源的CD8+和CD4+ T细胞产生炎性细胞因子IL-2、TNF和IFNγ减少。本研究揭示了非MS和MS死后脑白质和灰质中人脑CD8+和CD4+ TRM细胞的基本特征,报道了OPN是脑驻留免疫细胞的通用产物,并显示MS病灶中TRM细胞的活化状态受到严格控制。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




