肠道细菌来源12,13-diHOME促进M1样炎症巨噬细胞极化及靶向干扰素应答的训练免疫 [h-Mf-ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE207491_series_matrix.txt.gz),采用ATAC-seq对暴露于肠道细菌来源脂质12,13-diHOME的人巨噬细胞进行基因组结合/占据谱分析

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE207491: Gut bacterial-derived 12,13-diHOME promotes M1-like inflammatory macrophage polarization and trained immunity targeting interferon responses [h-Mf-ATAC-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

肠道细菌来源12,13-diHOME促进M1样炎症巨噬细胞极化及靶向干扰素应答的训练免疫 [h-Mf-ATAC-seq]

Gut bacterial-derived 12,13-diHOME promotes M1-like inflammatory macrophage polarization and trained immunity targeting interferon responses [h-Mf-ATAC-seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE207491_series_matrix.txt.gz),采用ATAC-seq对暴露于肠道细菌来源脂质12,13-diHOME的人巨噬细胞进行基因组结合/占据谱分析。数据关联呼吸系统疾病与哮喘,可用于研究12,13-diHOME如何通过染色质可及性变化影响干扰素刺激应答元件及转录因子结合位点,进而促进M1样炎症巨噬细胞极化和训练免疫(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):婴儿粪便中细菌来源脂质12,13-diHOME浓度升高会增加儿童期特应性和哮喘发生的风险,但该脂质在机制上如何促进疾病易感性尚不清楚。在此我们证明,暴露于12,13-diHOME的巨噬细胞表现出炎症性IL-1βhighCD206low M1样极化,并降低细菌吞噬能力。在共培养实验中,12,13-diHOME存在下的抗原进一步放大M1样频率,促进CD20+CD38-IgD-CD27+记忆B细胞扩增和IgE产生。表观遗传分析表明,12,13-diHOME暴露促进DNA甲基化、染色质压缩,特别是减少对干扰素刺激应答元件和转录因子结合位点的可及性。在体内,在小鼠气道过敏性致敏模型中,肠道细菌来源的12,13-diHOME加重了气道过敏性炎症

【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=GSE207491

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 08 202,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

婴儿粪便中细菌来源的脂质12,13-diHOME浓度升高会增加儿童期特应性和哮喘发生的风险,但该脂质促进疾病易感性的机制尚不清楚。本研究表明,暴露于12,13-diHOME的巨噬细胞表现出炎症性IL-1β高CD206低的M1样极化,并降低细菌吞噬能力。在共培养实验中,12,13-diHOME存在下的抗原进一步放大了M1样频率,促进CD20+CD38-IgD-CD27+记忆B细胞扩增和IgE产生。表观遗传学分析表明,12,13-diHOME暴露促进DNA甲基化、染色质压缩,特别是减少了干扰素刺激反应元件和转录因子结合位点的可及性。在体内小鼠气道过敏性致敏模型中,肠道细菌来源的12,13-diHOME加重了气道过敏性炎症以及IL-1、IL-7、一碳代谢和Toll样受体信号传导。

我们的数据表明,12,13-diHOME重编程巨噬细胞效应功能、B细胞相互作用及表观遗传修饰,从而促进可能在塑造生命早期微生物组发育及与儿童期过敏性致敏相关的先天免疫功能障碍中发挥作用的表型。

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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