IL-33诱导肥大细胞抗病毒特征但增强人鼻病毒易感性

该数据集来自NCBI GEO,包含LAD2肥大细胞经IL-33刺激后的RNA测序表达谱,用于研究IL-33对肥大细胞抗病毒免疫应答的全局影响

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基因组预测GPL203019606
GSE216269: IL-33 induces an antiviral signature in mast cells but enhances their permissiveness for human rhinovirus infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

IL-33诱导肥大细胞抗病毒特征但增强人鼻病毒易感性

IL-33 induces an antiviral signature in mast cells but enhances their permissiveness for human rhinovirus infection

该数据集来自NCBI GEO,包含LAD2肥大细胞经IL-33刺激后的RNA测序表达谱,用于研究IL-33对肥大细胞抗病毒免疫应答的全局影响。数据覆盖呼吸系统疾病/哮喘相关主题,涉及人鼻病毒16型感染与ICAM1上调机制。可用来分析IL-33诱导的抗病毒基因表达特征、探索肥大细胞在哮喘加重中的病毒易感性机制,以及进行差异表达与通路层面的预测建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肥大细胞(MCs)通常与过敏性哮喘相关,但其在抗病毒免疫中的作用尚不清楚。人鼻病毒(HRVs)是哮喘加重的主要原因,并可感染肥大细胞并在其中复制。HRV感染的主要部位是气道上皮,而肥大细胞定位于该部位,且随哮喘严重程度增加而增多。哮喘易感基因IL-33编码一种上皮来源的细胞因子,在HRV感染后释放,但其对肥大细胞抗病毒反应的影响尚未确定。在本研究中,我们利用RNA测序研究了LAD2肥大细胞对IL-33刺激的全局反应,并鉴定了参与抗病毒免疫的基因。尽管如此,IL-33处理增加了肥大细胞对HRV16感染的易感性,根据RNA-Seq数据,我们将其归因于ICAM1的上调。流式细胞术分析证实了IL-33依赖性的增加

【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: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=GSE216269

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 16 202,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

肥大细胞(MCs)传统上与过敏性哮喘相关,但其在抗病毒免疫中的作用尚不清楚。人鼻病毒(HRVs)是哮喘急性发作的主要原因,并可在肥大细胞内感染和复制。HRV感染的主要部位是气道上皮,而随着哮喘严重程度的增加,肥大细胞定位于该部位。哮喘易感基因IL-33编码一种上皮来源的细胞因子,在HRV感染后释放,但其对肥大细胞抗病毒反应的影响尚未确定。在本研究中,我们利用RNA测序研究了LAD2肥大细胞对IL-33刺激的整体反应,并鉴定了参与抗病毒免疫的基因。尽管如此,IL-33处理增加了肥大细胞对HRV16感染的易感性,根据RNA-Seq数据,我们将其归因于ICAM1的上调。流式细胞术分析证实,IL-33依赖性增加了ICAM1的表面表达,以及LDLR的表达,这两种受体分别被主要组和次要组HRV用于细胞进入。ICAM1的中和减少了LAD2肥大细胞和脐血来源肥大细胞中IL-33依赖性的HRV16复制和释放增强。

这些发现表明,尽管IL-33在肥大细胞中诱导了抗病毒特征,但它也上调了鼻病毒(HRV)进入受体,从而增强了感染。这突显了肥大细胞中IL33与HRV之间基因-环境相互作用的潜力,可能促成病毒诱发的哮喘加重。

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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