细胞毒性CD4+组织驻留记忆T细胞与哮喘严重程度相关[单细胞RNA测序]

该数据集来自NCBI GEO,包含30例轻度和重度哮喘患者支气管肺泡灌洗液(BAL)中超过50,000个气道CD4+ T细胞的单细胞转录组数据,用于无假设地探究其他CD4+ T细胞亚群及其效应分子在气道炎症和重塑中的作用

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE181710: Cytotoxic CD4+ tissue-resident memory T cells are associated with asthma severity [single-cell RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

细胞毒性CD4+组织驻留记忆T细胞与哮喘严重程度相关[单细胞RNA测序]

Cytotoxic CD4+ tissue-resident memory T cells are associated with asthma severity [single-cell RNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含30例轻度和重度哮喘患者支气管肺泡灌洗液(BAL)中超过50,000个气道CD4+ T细胞的单细胞转录组数据,用于无假设地探究其他CD4+ T细胞亚群及其效应分子在气道炎症和重塑中的作用。数据可用于识别与哮喘严重程度相关的细胞亚群、分析细胞毒性CD4+组织驻留记忆T细胞的表达特征,并支持哮喘内型分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):重度未控制哮喘患者代表一种独特的内型,其特征是持续性气道炎症和重塑,对糖皮质激素治疗难治。CD4+ T细胞及其经典效应分子(如2型细胞因子)在协调哮喘发病机制中发挥核心作用,靶向这些细胞因子通路的生物疗法已取得有希望的结果。然而,并非所有患者对这些治疗反应良好,其效果并不总是持久,也不能逆转气道重塑。这一观察提出了其他CD4+ T细胞亚群及其效应分子可能驱动气道炎症和重塑的可能性。为了以无假设的方式解决这个问题,我们对来自30例轻度和重度哮喘患者支气管肺泡灌洗(BAL)样本中分离的超过50,000个气道CD4+ T细胞进行了单细胞转录组分析。我们观察到str

【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: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=GSE181710

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 20 202,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
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数据说明

重度未控制哮喘患者代表一种独特的内型,其特征为持续性气道炎症和重塑,对糖皮质激素治疗难治。CD4+ T细胞及其经典效应分子(如2型细胞因子)在协调哮喘发病机制中发挥核心作用,靶向这些细胞因子通路的生物制剂治疗已取得有希望的结果。然而,并非所有患者对此类治疗反应良好,其疗效并不总是持久,也不能逆转气道重塑。这一观察提示,其他CD4+ T细胞亚群及其效应分子可能驱动气道炎症和重塑。为以无假设方式探讨这一问题,我们对从30例轻度和重度哮喘患者支气管肺泡灌洗(BAL)样本中分离的>50,000个气道CD4+ T细胞进行了单细胞转录组分析。我们观察到哮喘患者气道中CD4+ T细胞的性质存在显著异质性,其中组织驻留记忆(TRM)细胞占主导贡献。

值得注意的是,与轻度哮喘相比,在男性重症哮喘患者的气道中,一个表达CD103的CD4+ TRM细胞亚群显著增加,占所有CD4+ T细胞的近65%。该亚群富集了与T细胞受体(TCR)活化相关的转录本(HLA-DRB1、HLA-DPA1、CD40LG)以及细胞毒性相关的转录本(GZMB、GZMH),并且在刺激后高表达编码促炎性非TH2细胞因子的转录本(CCL3、CCL4、CCL5、TNF、IL-17A、CSF2、LIGHT),这些细胞因子可能促进持续的气道炎症和重塑。此外,我们发现从重症哮喘患者气道中离体分离的CD4+ T细胞显示出与皮质类固醇抵抗相关的特征(FKBP5、DDIT4),以及编码抑制TCR信号传导和T细胞效应功能的分子(CREM、DUSP1、TNFAIP3)的转录本表达降低。总体而言,我们的单细胞转录组分析突出了p

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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