SIV诱导脑炎猕猴脑髓系细胞单细胞转录组与染色质可及性评估

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含两只SIV诱导脑炎(SIVE)猕猴和两只未感染对照的脑髓系细胞单细胞多组学测序数据,同时测定基因表达与ATAC-seq染色质可及性

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基因组分类GPL279439544
GSE272669: The single-cell assessment of transcriptiomic profile and chromain accessibility for the brain myeloid cells in rhesus macaques with SIV-induced encephalitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-29

资源简介

SIV诱导脑炎猕猴脑髓系细胞单细胞转录组与染色质可及性评估

The single-cell assessment of transcriptiomic profile and chromain accessibility for the brain myeloid cells in rhesus macaques with SIV-induced encephalitis

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含两只SIV诱导脑炎(SIVE)猕猴和两只未感染对照的脑髓系细胞单细胞多组学测序数据,同时测定基因表达与ATAC-seq染色质可及性。研究者利用RNA表达和染色质可及性两种信息鉴定细胞聚类,可用于研究脑内小胶质细胞和巨噬细胞对CNS感染的体内响应,以及HIV相关神经认知障碍和脑炎的病理机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类免疫缺陷病毒(HIV)因其对免疫系统的显著影响而被广泛认识,它也对中枢神经系统(CNS)产生重大影响。大脑中的主要免疫成分——小胶质细胞和巨噬细胞——是HIV在人类以及猴免疫缺陷病毒(SIV)在非人灵长类中的靶细胞。这种感染可导致神经功能障碍,称为HIV相关神经认知障碍(HAND),以及HIV诱导脑炎(HIVE)等病理实体。鉴于我们对这些细胞在体内如何响应CNS感染的认识存在空白,我们对两只SIV诱导脑炎(SIVE)猕猴和两只未感染对照的脑髓系细胞进行了单细胞多组学测序,包括基因表达和ATAC-seq。我们利用RNA表达和染色质可及性来鉴定细胞聚类。

【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:GPL27943、9544。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=GSE272669

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 202,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

人类免疫缺陷病毒(HIV)因其对免疫系统的显著影响而广为人知,它同时也对中枢神经系统(CNS)产生重大影响。大脑中的主要免疫成分——小胶质细胞和巨噬细胞——是HIV在人类以及猴免疫缺陷病毒(SIV)在非人灵长类动物中的靶细胞。这种感染可导致神经功能障碍,称为HIV相关神经认知障碍(HAND),以及HIV诱导的脑炎(HIVE)等病理实体。鉴于我们对这些细胞在体内如何应对CNS感染的认识存在空白,我们对两只患有SIV诱导的脑炎(SIVE)的恒河猴以及两只未感染对照猴大脑中的髓系细胞进行了单细胞多组学测序,包括基因表达和ATAC-seq。我们利用RNA表达和染色质可及性来鉴定细胞簇。我们发现,SIVE显著改变了髓系细胞群体,这些群体与未感染大脑中发现的群体存在很大差异。

我们将SIVE大脑中的髓系细胞分为两种主要表型:小胶质细胞样和CAM样细胞,二者在转录组谱和染色质可及性方面存在差异。我们发现,这些小胶质细胞样细胞高表达趋化因子,能够高效招募高度活化的CAM样细胞至感染/炎症部位。此外,我们观察到SIVE期间大脑髓系细胞中上游基因调控因子及其靶标发生了显著转变。在SIVE特异性细胞簇中高度富集的转录因子(TFs)与IRF/STAT和NF-κB介导的干扰素及其他促炎细胞因子产生相关。有趣的是,其中一些TF结合位点也在感染髓系细胞中SIV DNA原病毒的开放染色质区域富集,表明宿主细胞中的免疫激活可能也促进了HIV/SIV基因的表达和调控。在

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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