吸入过敏原诱导肺迁移性Th2细胞中IL-2与IL-10协同空间微生态的单细胞RNA测序

该数据集来自NCBI GEO,包含1个scRNA-Seq样本矩阵文件,聚焦吸入性过敏原(屋尘螨)特异性T细胞在淋巴结与肺组织中的时空转录组追踪

geo
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基因组分类GPL3017210090
GSE245109: Spatial microniches of IL-2 synergize with IL-10 to drive lung migratory Th2 cells in response to inhaled allergen [scRNA-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

吸入过敏原诱导肺迁移性Th2细胞中IL-2与IL-10协同空间微生态的单细胞RNA测序

Spatial microniches of IL-2 synergize with IL-10 to drive lung migratory Th2 cells in response to inhaled allergen [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个scRNA-Seq样本矩阵文件,聚焦吸入性过敏原(屋尘螨)特异性T细胞在淋巴结与肺组织中的时空转录组追踪。数据可用于研究IL-2空间微生态与IL-10如何协同驱动肺迁移性Th2细胞分化,涉及Blimp-1、GATA3、STAT5、Bcl6、Bach2等分子通路,适用于哮喘Th2免疫机制的分类与表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引导屏障组织中Th2细胞分化的机制尚不清楚,但对过敏性哮喘的发展很重要。利用对屋尘螨(HDM)特异性T细胞的时间、空间和单细胞转录组追踪,我们描述了驱动过敏原特异性Th2细胞的分子通路。早期Blimp-1表达出现在淋巴结中一部分CD4 T细胞中,发生在由过敏原特异性T细胞产生的IL-10驱动的肺迁移之前,但并非GATA3上调所必需。相反,IL-2通过STAT5被需要来直接抑制Bcl6和Bach2,以支持GATA3和Blimp-1上调。在淋巴结启动期间丢失Blimp-1消除了迁移至肺的Th2细胞的形成,表明早期Blimp-1促进具有迁移能力的Th2细胞群体。淋巴结中IL-2的空间微生态区分并支持这些

【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:GPL30172、10090。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=GSE245109

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 27 202,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

引导屏障组织中Th2细胞分化的机制尚不清楚,但对过敏性哮喘的发生具有重要意义。通过对屋尘螨(HDM)特异性T细胞进行时间、空间及单细胞转录组追踪,我们描述了驱动过敏原特异性Th2细胞的分子通路。早期Blimp-1表达出现在淋巴结中一部分CD4 T细胞中,发生于向肺部迁移之前,由过敏原特异性T细胞产生的IL-10驱动,但Blimp-1并非GATA3上调所必需。相反,IL-2通过STAT5直接抑制Bcl6和Bach2,从而支持GATA3和Blimp-1的上调。在淋巴结致敏阶段缺失Blimp-1会消除迁移至肺部的Th2细胞的形成,表明早期Blimp-1促进具有迁移能力的Th2细胞群体形成。淋巴结中IL-2的空间微环境对这些最早的Blimp-1+迁移性Th2细胞具有区分和支持作用,证明淋巴结定位是细胞分化的主要驱动因素。

我们的研究结果揭示了吸入性过敏原促进Th2细胞的分子途径,并确定了IL-2介导的空间微生态位以及应答T细胞由过敏原驱动的IL-10在驱动过敏性哮喘中的早期需求。

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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