Id2表达水平决定CNS慢性感染中效应与耗竭组织驻留记忆CD8+ T细胞的分化

该数据集来自NCBI GEO,包含Toxoplasma gondii感染小鼠脑CD8+ T细胞的单细胞转录组数据,用于研究中枢神经系统慢性感染中组织驻留记忆T细胞(Trm)的异质性

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基因组分类GPL2424710090
GSE270492: Id2 expression level determines the development of effector vs. exhausted tissue-resident memory CD8+ T cells during CNS chronic infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-04

资源简介

Id2表达水平决定CNS慢性感染中效应与耗竭组织驻留记忆CD8+ T细胞的分化

Id2 expression level determines the development of effector vs. exhausted tissue-resident memory CD8+ T cells during CNS chronic infection

该数据集来自NCBI GEO,包含Toxoplasma gondii感染小鼠脑CD8+ T细胞的单细胞转录组数据,用于研究中枢神经系统慢性感染中组织驻留记忆T细胞(Trm)的异质性。数据揭示脑Trm亚群中转录调节因子Id2表达水平存在差异,且与效应型与耗竭型Trm的分化相关。可用于探索Trm多样性分子机制、Id2调控功能及CNS慢性感染免疫应答,适合分类或表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):组织驻留记忆T细胞(Trm)在非淋巴组织的区域免疫中发挥核心作用,既能有效防止再感染,也能控制持续性病原体感染。尽管对不同疾病中Trm的单细胞转录组分析已揭示Trm的表型和功能异质性,但驱动这种多样性的潜在分子机制仍不清楚。为更好地理解这些机制,我们使用了寄生虫Toxoplasma gondii(T. gondii)感染模型,该模型在中枢神经系统(CNS)中建立持续性感染,并由脑CD8+ Trm控制。通过对T.gondii感染小鼠脑CD8+ T细胞的单细胞转录组分析,我们发现脑Trm亚群中转录调节因子Id2的表达具有异质性,且这些Id2水平的差异与

【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:GPL24247、10090。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=GSE270492

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 22 202,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

组织驻留记忆T细胞(Trm)在非淋巴组织区域免疫中发挥核心作用,既能有效防御再感染,也能控制持续性病原体感染。尽管针对多种疾病中Trm的单细胞转录组学分析已揭示了Trm的表型和功能异质性,但驱动这种多样性的潜在分子机制尚不明确。为更好地理解这些机制,我们采用了寄生虫刚地弓形虫(T. gondii)感染模型,该寄生虫在中枢神经系统(CNS)中建立持续性感染,并由脑CD8+ Trm控制。通过对感染T.gondii小鼠脑CD8+ T细胞的单细胞转录组分析,我们发现脑Trm亚群在转录调节因子Id2的表达上具有异质性,且这些Id2水平的差异与不同的功能状态相关。

利用混合骨髓嵌合体,我们的结果揭示,T细胞特异性的Id2缺陷以细胞内在的方式导致寄生虫特异性Trm发育出异常表型,其特征为效应功能减弱以及组织滞留分子CD49a和CXCR6表达减少。在寄生虫特异性CD8+ T细胞中过表达E2A(一种受Id2负调控的转录因子)时,也观察到类似的表型。相反,脑浸润CD8+ T细胞中Id2的缺失导致耗竭型PD1+ Tox+ CD8+ Trm细胞的积累,而Id2过表达则抑制了耗竭表型的获得,并促进了病原体特异性CD8+ T细胞在脑内的积累。总体而言,我们的研究表明,在慢性中枢神经系统病原体感染期间,Id2表达水平决定了CD8+ Trm获得效应表型还是耗竭表型。

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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