多发性硬化症中的促炎性 c-Met+ CD4 T 细胞

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305678),研究多发性硬化症(MS)患者中促炎性 c-Met+ CD4 T 细胞的特征

geo
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基因组分类GPL203019606
GSE305678: Pro-inflammatory c-Met+ CD4 T cells in multiple sclerosis

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

多发性硬化症中的促炎性 c-Met+ CD4 T 细胞

Pro-inflammatory c-Met+ CD4 T cells in multiple sclerosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE305678),研究多发性硬化症(MS)患者中促炎性 c-Met+ CD4 T 细胞的特征。数据覆盖 34 例未经治疗的 MS 患者与 10 例非炎症性神经系统疾病(NIND)患者的配对血液和脑脊液(CSF)样本,通过流式细胞术和 bulk RNA 测序进行表型与功能分析,并研究 c-Met+ CD4 T 细胞的黏附与迁移能力。该数据可用于探索 CD4 T 细胞在 MS 发病机制中的作用,以及 c-Met 作为潜在生物标志物或干预靶点的价值(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的 肝细胞生长因子(HGF)专一性结合 c-Met 表面受体,HGF/c-Met 轴调控自身免疫性疾病中的 T 细胞功能。我们分析了多发性硬化症(MS)患者与非炎症性神经系统疾病(NIND)患者血液和脑脊液(CSF)中人 CD4 T 细胞上 c-Met 的表达,以更好地理解 CD4 T 细胞在 MS 中的作用。方法 我们招募了 34 例未经治疗的 MS 患者(年龄 28–43 岁)和 10 例 NIND 患者(年龄 34–51 岁),他们在诊断检查时接受了配对的血液和 CSF 采样。通过流式细胞术和 bulk RNA 测序确定 CD4 T 细胞的表型和功能特征。研究黏附和迁移能力以进一步表征 c-Met+ CD4 T 细胞的功能。结果 c-Met+ 记忆 CD4 T 细胞在血液(中位数 1.98%)和

【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:GPL20301、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=GSE305678

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 10 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

目的 肝细胞生长因子(HGF)仅与c-Met表面受体结合,HGF/c-Met轴在自身免疫性疾病中调节T细胞功能。我们分析了多发性硬化(MS)患者与非炎症性神经系统疾病(NIND)患者血液和脑脊液(CSF)中人CD4 T细胞上c-Met的表达,以更好地理解CD4 T细胞在MS中的作用。方法 我们招募了34例未经治疗的MS患者(年龄28-43岁)和10例NIND患者(年龄34-51岁),他们在诊断检查时接受了配对的血液和CSF采样。通过流式细胞术和bulk RNA测序确定CD4 T细胞的表型和功能特征。研究黏附和跨内皮迁移能力以进一步表征c-Met+ CD4 T细胞的功能。结果 与NIND相比,MS患者血液(中位数1.98%)和CSF(5.88%)中均检测到更高水平的c-Met+记忆CD4 T细胞(NIND分别为0.37%和0.68%)(p<0.0001)。与c-Met- CD4 T细胞相比,离体c-Met+ CD4 T细胞表现出更高水平的GM-CSF、IL-17、IFN-γ以及双阳性IL-17+IFN-γ+表达。

与c-Met- CD4 T细胞相比,c-Met+ CD4 T细胞表达更高水平的整合素——Itgα4β1(VLA-4)和ItgαLβ2(LFA-1)。抗Itgα4(那他珠单抗)和抗ItgαLβ2(奥度利莫单抗)抑制了CD4 T细胞的迁移,其中对表达c-Met的CD4 T细胞抑制作用最为显著。解读:这些结果强调了c-Met作为多发性硬化症患者外周和中枢神经系统中高度促炎和迁移性CD4 T淋巴细胞的免疫标志物的重要性。

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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