过敏性炎症中TREM-1+与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞的转录分析

该数据集来自NCBI GEO,标题为过敏性炎症中TREM-1+与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞的转录分析,属于呼吸系统疾病/哮喘分类

geo
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时间序列分类GPL2424710090
GSE246389: Transcriptional analysis of TREM-1+ and TREM-1- airway eosinophils during allergic inflammation

基本信息

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时间序列
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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

过敏性炎症中TREM-1+与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞的转录分析

Transcriptional analysis of TREM-1+ and TREM-1- airway eosinophils during allergic inflammation

该数据集来自NCBI GEO,标题为过敏性炎症中TREM-1+与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞的转录分析,属于呼吸系统疾病/哮喘分类。数据基于小鼠哮喘模型,通过高通量测序对肺组织和气道中的TREM-1+与TREM-1-嗜酸性粒细胞进行表达谱分析,包含1个系列矩阵文件。可用于研究TREM-1在过敏性气道炎症中对嗜酸性粒细胞转录状态的调控,以及迁移、呼吸爆发、细胞因子产生和凋亡相关基因集的差异表达(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):髓系细胞触发受体1(TREM-1)是一种先天免疫受体,通常可放大中性粒细胞和单核细胞中的炎症信号,在调节肺部炎症中发挥核心作用。利用小鼠哮喘模型,流式细胞术在过敏性气道炎症期间于肺组织和气道中发现了TREM-1+嗜酸性粒细胞。TREM-1表达局限于募集的炎性嗜酸性粒细胞。与IL-33、LPS或GM-CSF孵育可诱导骨髓来源嗜酸性粒细胞上的表达。与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞相比,TREM-1+嗜酸性粒细胞富集于促炎基因集,包括迁移、呼吸爆发和细胞因子产生。出乎意料的是,嗜酸性粒细胞特异性敲除TREM-1增加了气道IL-5和肺组织嗜酸性粒细胞积聚。对转录数据的进一步研究揭示了凋亡相关基因集

【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:GPL24247、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=GSE246389

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 15 202,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=GSE246389

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

髓系细胞触发受体1(TREM-1)是一种固有免疫受体,经典功能是放大中性粒细胞和单核细胞中的炎症信号,在调控肺部炎症中发挥核心作用。利用小鼠哮喘模型,流式细胞术揭示了在过敏性气道炎症期间肺组织和气道中存在TREM-1+嗜酸性粒细胞。TREM-1的表达局限于募集而来的炎症性嗜酸性粒细胞。通过与IL-33、LPS或GM-CSF孵育,可在骨髓来源的嗜酸性粒细胞上诱导TREM-1的表达。与TREM-1-气道嗜酸性粒细胞相比,TREM-1+嗜酸性粒细胞富集了促炎基因集,包括迁移、呼吸爆发和细胞因子产生。出乎意料的是,嗜酸性粒细胞特异性敲除TREM-1增加了气道IL-5水平和肺组织嗜酸性粒细胞积聚。对转录数据的进一步研究显示,凋亡相关基因集在TREM-1+嗜酸性粒细胞中富集。Annexin V染色表明,在炎症气道中,TREM-1+嗜酸性粒细胞的凋亡率高于TREM-1-嗜酸性粒细胞。在体外,Trem1/3-/-嗜酸性粒细胞受到保护,免于凋亡。

最后,用二苯基碘鎓抑制活性氧的产生,对WT骨髓来源嗜酸性粒细胞的抗凋亡保护作用强于Trem1/3-/-嗜酸性粒细胞,提示超氧化物是WT细胞凋亡较多的原因。这些数据首次证明了嗜酸性粒细胞在蛋白水平表达TREM-1,界定了一个TREM-1+炎症性嗜酸性粒细胞群体,并揭示嗜酸性粒细胞的TREM-1限制了2型肺部炎症的关键特征。

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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