重度哮喘mepolizumab治疗中2型淋巴细胞动态的高维分析

该数据集来自NCBI GEO,包含重度哮喘患者在接受mepolizumab或dupilumab治疗前后外周血单个核细胞的高参数流式细胞术分析数据,重点关注2型淋巴细胞

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基因组分类GPL342849606
GSE304665: High-Dimensional Analysis of Type 2 Lymphocyte Dynamics During Mepolizumab Treatment in Severe Asthma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

重度哮喘mepolizumab治疗中2型淋巴细胞动态的高维分析

High-Dimensional Analysis of Type 2 Lymphocyte Dynamics During Mepolizumab Treatment in Severe Asthma

该数据集来自NCBI GEO,包含重度哮喘患者在接受mepolizumab或dupilumab治疗前后外周血单个核细胞的高参数流式细胞术分析数据,重点关注2型淋巴细胞。此外还包含单细胞RNA测序和2型淋巴细胞刺激实验数据,用于探索mepolizumab治疗相关的转录和功能变化。数据可用于研究生物制剂对循环2型淋巴细胞的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 06 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:尽管2型生物制剂mepolizumab和dupilumab在重度哮喘中显示出临床疗效,但它们对循环淋巴细胞的影响在很大程度上未知。在此,我们研究了它们对重度哮喘中2型淋巴细胞的影响。方法:我们对40例重度哮喘患者在接受mepolizumab(n=33)或dupilumab(n=7)治疗前、治疗4个月和12个月后的外周血单个核细胞进行了高参数流式细胞术分析,重点关注2型淋巴细胞。此外,我们进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq)(n=3)和2型淋巴细胞刺激实验(n=3),以探索与mepolizumab治疗相关的转录和功能变化。结果:mepolizumab治疗增加了循环2型先天淋巴细胞(ILC2)、2型辅助T(Th2)和2型细胞毒性(Tc2)细胞的频率,使ILC2向CD11

【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:GPL34284、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=GSE304665

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

背景 尽管2型生物制剂美泊利珠单抗和度普利尤单抗在重度哮喘中显示出临床疗效,但其对循环淋巴细胞的影响在很大程度上仍不清楚。本研究探讨了这两种药物对重度哮喘患者2型淋巴细胞的影响。方法 我们对40例重度哮喘患者在接受美泊利珠单抗(n = 33)或度普利尤单抗(n = 7)治疗前及治疗4个月和12个月后的外周血单个核细胞进行了高参数流式细胞术分析,重点关注2型淋巴细胞。此外,我们还进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq)(n = 3)和2型淋巴细胞刺激实验(n = 3),以探索与美泊利珠单抗治疗相关的转录和功能变化。结果 美泊利珠单抗治疗增加了循环2型固有淋巴细胞(ILC2)、2型辅助性T细胞(Th2)和2型细胞毒性T细胞(Tc2)的频率,使ILC2向CD117low且高表达CD62L的表型偏移,并使Th2/Tc2细胞向CD45RA−CD62L+中央记忆表型偏移。接受度普利尤单抗治疗的患者也显示出总ILC2和CD117low ILC2频率的增加。

美泊利单抗治疗降低了ILC2中组织归巢受体CXCR4的表达,以及ILC2、Th2和Tc2细胞中GPR183的表达,同时增强了它们响应警报素产生2型细胞因子的能力。结论:美泊利单抗增加了循环ILC2、Th2和Tc2细胞的频率,降低了组织归巢受体表达,但增加了2型细胞因子产生潜能。这揭示了美泊利单抗减轻气道炎症的一种潜在新机制,即通过将炎症性2型淋巴细胞的转运从气道归巢重新导向,这对实现哮喘无生物制剂缓解的可能性具有意义。

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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