ALK4R刺激的谷氨酰胺分解与mTOR-C/EBPbeta信号驱动新型IL-10产生调节性T细胞分化

源站描述指出,Dectin-1刺激的树突状细胞在真菌感染或实验性哮喘中诱导具有强调节功能的独特IL-10产生T细胞(Dectin-10 T细胞),涉及IL-4/GATA3表观遗传调控及ALK4信号驱动的谷氨酰胺分解、α-酮戊二酸生成、雷帕霉素敏感TORC1激活和C/EBPbeta LIP亚型翻译

geo
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时间序列分类GPL2424710090
GSE316343: ALK4R–Stimulated Glutaminolysis and mTOR-C/EBPbeta Signaling Drives the Differentiation of Novel IL-10-Producing Regulatory T Cells

基本信息

模态
时间序列
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创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

ALK4R刺激的谷氨酰胺分解与mTOR-C/EBPbeta信号驱动新型IL-10产生调节性T细胞分化

ALK4R–Stimulated Glutaminolysis and mTOR-C/EBPbeta Signaling Drives the Differentiation of Novel IL-10-Producing Regulatory T Cells

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE316343_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱技术(GPL24247,小鼠10090),主题为呼吸系统疾病/哮喘。源站描述指出,Dectin-1刺激的树突状细胞在真菌感染或实验性哮喘中诱导具有强调节功能的独特IL-10产生T细胞(Dectin-10 T细胞),涉及IL-4/GATA3表观遗传调控及ALK4信号驱动的谷氨酰胺分解、α-酮戊二酸生成、雷帕霉素敏感TORC1激活和C/EBPbeta LIP亚型翻译。数据可用于研究该T细胞分化机制及哮喘相关调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们在此报告,在真菌感染或实验性哮喘中,Dectin-1刺激的树突状细胞(DCs)诱导出具有强调节功能的独特IL-10产生T细胞。这些T细胞(我们称之为Dectin-10 T细胞)由DC启动的信号诱导,该信号启动两种互补的IL-10产生T细胞分化机制。第一种涉及诱导新生Dect-10 T细胞IL-4合成及伴随的GATA3产生,后者是在不同IL-10启动子位点发挥经典和表观遗传转录功能的因子。第二种涉及TGFbetaR家族(ActRIB(ALK4))信号,该信号与谷氨酰胺分解的诱导和α-酮戊二酸的生成相关,α-酮戊二酸是诱导雷帕霉素敏感TORC1激活的因子;后者反过来导致C/EBPbeta的LIP亚型翻译,并使LIP结合CREB1以形成CREB1-LIP复合物

【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=GSE316343

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,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

在此,我们报道Dectin-1刺激的树突状细胞(DCs)在真菌感染或实验性哮喘过程中诱导出具有强调节功能的独特IL-10产生性T细胞。这些T细胞(我们称之为Dectin-10 T细胞)由DC启动的信号诱导产生,该信号启动了IL-10产生性T细胞分化的两种互补机制。第一种机制涉及诱导新生的Dectin-10 T细胞合成IL-4及伴随的GATA3产生,后者是一种在IL-10启动子不同位点发挥经典和表观遗传转录功能的因子。第二种机制涉及TGFβR家族(ActRIB(ALK4))信号传导,该信号与谷氨酰胺分解的诱导及α-酮戊二酸的产生相关,α-酮戊二酸是一种诱导雷帕霉素敏感性TORC1活化的因子;后者进而导致C/EBPβ的LIP亚型翻译,并使LIP与CREB1结合形成CREB1-LIP复合物,该复合物结合于IL-10启动子上的相邻位点并反式激活IL10基因。Dectin-10 T细胞的调节功能表现为其能够下调对白色念珠菌菌丝肾感染的正常保护性免疫应答。

此外,Dect-10 T细胞与其依赖IL-4的生成过程相一致,能够抑制尘螨诱导的实验性哮喘。

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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