SIRPα-CD47轴调控ILC2效应功能并通过调节能量代谢缓解气道高反应性

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究 SIRPα-CD47 轴对 2 型固有淋巴细胞(ILC2)效应功能的调控及其通过能量代谢缓解气道高反应性的作用

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时间序列分类GPL1905710090
GSE264061: SIRPα-CD47 axis regulates ILC2 effector function and alleviates airway hyperreactivity via modulating energy metabolism.

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

SIRPα-CD47轴调控ILC2效应功能并通过调节能量代谢缓解气道高反应性

SIRPα-CD47 axis regulates ILC2 effector function and alleviates airway hyperreactivity via modulating energy metabolism.

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦呼吸系统疾病中的哮喘,研究 SIRPα-CD47 轴对 2 型固有淋巴细胞(ILC2)效应功能的调控及其通过能量代谢缓解气道高反应性的作用。数据包含 1 个文件(GSE264061_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL19057。可用于探索 ILC2 活化相关基因表达变化及 SIRPα-CD47 信号通路在哮喘模型中的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2型固有淋巴细胞(ILC2)是固有淋巴细胞家族中不断壮大的成员,已知在过敏性哮喘的发生和加重中起关键作用。在本研究中,我们旨在阐明抑制性分子信号调节蛋白α(SIRPα)与CD47相互作用在控制ILC2介导的气道高反应性(AHR)中的关键作用。我们的数据表明,活化的ILC2上调SIRPα的表达,且SIRPα与CD47之间的相互作用有效抑制ILC2的增殖和效应功能。为评估SIRPα在调节ILC2介导的AHR中的功效,我们在过敏原诱导的AHR小鼠模型中使用了SIRPα和CD47缺陷小鼠。我们的发现表明,SIRPα的缺失导致ILC2过度活化。相反,与SIRPα的结合减少ILC2细胞因子的产生并有效调节

【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:GPL19057、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=GSE264061

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 11 202,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

2型固有淋巴细胞(ILC2)是固有淋巴细胞家族中不断扩展的一员,因其在过敏性哮喘的发生和加重中发挥关键作用而备受关注。本研究旨在阐明抑制性分子信号调节蛋白α(SIRPα)与CD47相互作用在调控ILC2介导的气道高反应性(AHR)中的关键作用。我们的数据表明,活化的ILC2上调SIRPα的表达,且SIRPα与CD47之间的相互作用可有效抑制ILC2的增殖和效应功能。为评估SIRPα在调控ILC2介导的AHR中的效能,我们在过敏原诱导的AHR小鼠模型中使用了SIRPα和CD47缺陷小鼠。我们的研究结果表明,SIRPα的缺失会导致ILC2过度活化。相反,与SIRPα结合可减少ILC2细胞因子的产生,并有效调控ILC2依赖性的AHR。此外,SIRPα-CD47轴通过JAK/STAT和ERK/MAPK信号通路调节线粒体代谢,从而调控NF-κB活性及2型细胞因子的产生。

此外,我们对人类细胞的研究揭示,SIRPα在人ILC2s上可诱导表达,并且给予SIRPα激动剂能有效抑制ILC2s的效应功能和细胞因子产生。此外,向人源化ILC2小鼠施用人类CD47-Fc能有效缓解AHR和肺部炎症。这些发现突显了靶向SIRPα-CD47轴在治疗依赖ILC2的过敏性哮喘中的治疗潜力。

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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