过敏与哮喘中过敏原特异性T细胞的单细胞转录组分析 [scRNA-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE146170),对来自屋尘螨(HDM)过敏性哮喘患者及三个对照组(无 HDM 过敏的哮喘患者、有或无 HDM 过敏的非哮喘者)的约 50,000 个 HDM 过敏原反应性 TH 细胞和 Treg 细胞进行单细胞转录组分析
![GSE146170: Single-cell transcriptomic analysis of allergen-specific T cells in allergy and asthma [scRNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/155894.jpg)
基本信息
资源简介
过敏与哮喘中过敏原特异性T细胞的单细胞转录组分析 [scRNA-Seq]
Single-cell transcriptomic analysis of allergen-specific T cells in allergy and asthma [scRNA-Seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE146170),对来自屋尘螨(HDM)过敏性哮喘患者及三个对照组(无 HDM 过敏的哮喘患者、有或无 HDM 过敏的非哮喘者)的约 50,000 个 HDM 过敏原反应性 TH 细胞和 Treg 细胞进行单细胞转录组分析。数据可用于研究过敏与哮喘中过敏原反应性 T 细胞亚群的异质性,并支持基于表达谱的细胞亚群分类与比较分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):对常见过敏原产生反应的 CD4+ 辅助性 T 细胞(TH)和调节性 T 细胞(Treg)在驱动和抑制哮喘患者气道炎症中发挥重要作用。直到最近,对过敏原反应性 TH 和 Treg 细胞的直接、无偏分子分析仍无法实现。为了更好地理解这些 T 细胞亚群在过敏和哮喘中的多样性,我们分析了来自屋尘螨(HDM)过敏性哮喘患者以及三个对照组(无 HDM 过敏的哮喘患者和有或无 HDM 过敏的非哮喘者)的约 50,000 个 HDM 过敏原反应性 TH 细胞和 Treg 细胞的单细胞转录组。我们的分析表明,HDM 过敏原反应性 TH 和 Treg 细胞高度异质,并且某些亚群在 HDM 反应性哮喘受试者中在数量和性质上存在差异。表达白细胞介素(IL)-9 的 HDM 反应性 TH 细胞数量为
【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:GPL16791、9606。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE146170
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 19 202,引用时请注意版本时效。
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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
对常见过敏原产生反应的CD4+辅助性T细胞(TH)和调节性T细胞(Treg)在哮喘患者气道炎症的驱动和抑制中发挥重要作用。直到最近,对过敏原反应性TH和Treg细胞进行直接、无偏倚的分子分析仍无法实现。为更好地理解这些T细胞亚群在过敏和哮喘中的多样性,我们分析了来自屋尘螨(HDM)过敏性哮喘患者以及三个对照组(无HDM过敏的哮喘患者、有和无HDM过敏的非哮喘者)约50,000个HDM过敏原反应性TH细胞和Treg细胞的单细胞转录组。我们的分析表明,HDM过敏原反应性TH和Treg细胞具有高度异质性,且某些亚群在HDM反应性哮喘受试者中存在数量和质量上的差异。与有HDM过敏的非哮喘者相比,哮喘患者中表达白细胞介素(IL)-9的HDM反应性TH细胞数量更多,并表现出增强的致病特性。与有HDM过敏者相比,无HDM过敏的哮喘患者中存在更多表达干扰素反应特征(THIFNR和TregIFNR)的HDM反应性TH和Treg细胞。
在这些亚群(THIFNR和TregIFNR)的细胞中,TNFSF10的表达富集;其产物TRAIL抑制TH细胞的活化。这些发现表明,THIFNR和TregIFNR亚群可能抑制过敏性反应,这可能有助于解释为什么只有部分人对几乎无处不在的过敏原产生TH2反应。
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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