鼻病毒感染气道上皮通过上皮来源干扰素增强肥大细胞免疫应答

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206680),包含儿童哮喘患者与健康儿童原代气道上皮细胞在气液界面分化后与 LAD2 肥大细胞共培养、并经 HRV16 感染 48 小时的 RNA-seq 表达谱数据

geo
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基因组分类GPL167919606
GSE206680: RHINOVIRUS INFECTION OF THE AIRWAY EPITHELIUM ENHANCES MAST CELL IMMUNE RESPONSES VIA EPITHELIAL-DERIVED INTERFERONS

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

鼻病毒感染气道上皮通过上皮来源干扰素增强肥大细胞免疫应答

RHINOVIRUS INFECTION OF THE AIRWAY EPITHELIUM ENHANCES MAST CELL IMMUNE RESPONSES VIA EPITHELIAL-DERIVED INTERFERONS

该数据集来自 NCBI GEO(GSE206680),包含儿童哮喘患者与健康儿童原代气道上皮细胞在气液界面分化后与 LAD2 肥大细胞共培养、并经 HRV16 感染 48 小时的 RNA-seq 表达谱数据。数据覆盖气道上皮细胞与肥大细胞的转录组,可用于研究哮喘中上皮-肥大细胞互作及鼻病毒感染后的抗病毒应答差异,支持差异表达分析与免疫应答相关分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:哮喘患者气道上皮内的肥大细胞(MCs)与气道功能障碍密切相关,但哮喘中气道上皮细胞(AECs)与 MCs 之间的交互作用仍不完全清楚。人鼻病毒(HRV)感染是哮喘进展的关键触发因素,哮喘患者来源的 AECs 可能存在抗病毒应答失调。目的:我们利用原代表型 AECs 在离体共培养模型系统中,检查上皮 HRV 感染后 AECs 与 MCs 之间的交互作用。方法:原代 AECs 取自哮喘儿童(n=11)和健康儿童(n=10),在气液界面分化,并在实验室过敏性疾病-2(LAD2)MCs 存在下培养。AECs 感染 HRV 血清型 A 16(HRV16)48 小时。从 AECs 和 MCs 分离的 RNA 进行 RNA 测序(RNAseq)分析。直接

【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=GSE206680

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 09 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE206680

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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

理由:哮喘患者气道上皮内的肥大细胞(MCs)与气道功能障碍密切相关,但哮喘中气道上皮细胞(AECs)与MCs之间的交互作用仍不完全清楚。人鼻病毒(HRV)感染是哮喘进展的关键诱因,哮喘患者的气道上皮细胞抗病毒反应可能失调。目的:我们利用具有表型特征的原代气道上皮细胞,在离体共培养模型系统中研究上皮HRV感染后气道上皮细胞与肥大细胞之间的交互作用。方法:原代气道上皮细胞取自哮喘儿童(n=11)和健康儿童(n=10),在气液界面分化,并在过敏性疾病实验室-2(LAD2)肥大细胞存在下培养。气道上皮细胞感染HRV血清型A组16型(HRV16)48小时。从气道上皮细胞和肥大细胞中分离的RNA进行RNA测序(RNAseq)分析。通过qPCR检测上皮来源干扰素对LAD2肥大细胞的直接作用。结果:肥大细胞增加了气道上皮细胞中促炎和抗病毒基因的表达。

AECs在HRV16感染后表现出强烈的抗病毒反应,导致MC基因表达发生显著变化,包括参与抗病毒反应、白细胞活化和2型(T2)炎症的基因上调。随后的离体建模表明,IFN-β诱导MC IL13表达。AEC表型的影响相对于病毒感染和MCs存在的影响较小。结论:AECs与MCs之间存在显著的交互作用,MCs存在于哮喘患者的上皮中。上皮来源的干扰素不仅在病毒抑制中发挥作用,还进一步改变MC免疫反应,包括特定的T2基因。

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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