GSE344611:Id2 调控致病性 Th2 细胞中 IL-33 驱动的代谢重编程(ChIP-seq)
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE344611_series_matrix.txt.gz),属于呼吸系统疾病/哮喘方向,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析(ChIP-seq),物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247

基本信息
资源简介
GSE344611:Id2 调控致病性 Th2 细胞中 IL-33 驱动的代谢重编程(ChIP-seq)
Id2 orchestrates IL-33-driven metabolic reprogramming in pathogenic Th2 cells (ChIP-seq)
该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个文件(GSE344611_series_matrix.txt.gz),属于呼吸系统疾病/哮喘方向,采用高通量测序的基因组结合/占据谱分析(ChIP-seq),物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。数据围绕转录因子 Id2 通过 IL-33–ST2 信号驱动致病性 ST2⁺ Tpath2 细胞糖酵解重编程的机制,可用于研究 Id2 对 Pten 的转录抑制、PI3K-AKT 信号与组蛋白乙酰化调控,以及过敏性气道疾病的潜在治疗靶点分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):转录因子 Id2 通过协调 IL-33–ST2 信号驱动糖酵解重编程,使干细胞样 Th2 细胞向致病性 ST2⁺ Tpath2 细胞转变。Id2 通过在 Pten 启动子处隔离 E 蛋白而转录抑制 Pten,放大 PI3K-AKT 信号和糖酵解通量,从而支持 Il1rl1 和 Il5 处的组蛋白乙酰化。Id2 缺陷的 Th2 细胞无法建立这种表观遗传状态;补充丙酮酸可挽救该缺陷。药理学抑制 Id2 可在体内减弱 Tpath2 反应和气道炎症,跨物种分析证实人类哮喘中 PTEN 动态保守。因此,IL-33–Id2–PI3K-AKT 轴代表了过敏性气道疾病的代谢-表观遗传检查点和治疗靶点。
【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=GSE344611
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 25 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE344611
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
转录因子Id2通过协调IL-33-ST2信号驱动糖酵解重编程,从而许可干细胞样Th2细胞向致病性ST2⁺ Tpath2细胞转变。Id2通过在其启动子处螯合E蛋白来转录抑制Pten,放大PI3K-AKT信号和糖酵解通量,从而支持Il1rl1和Il5位点的组蛋白乙酰化。Id2缺陷的Th2细胞无法建立这种表观遗传状态;补充丙酮酸可挽救该缺陷。药理学抑制Id2可在体内减弱Tpath2反应和气道炎症,跨物种分析证实人类哮喘中PTEN动态具有保守性。因此,IL-33-Id2-PI3K-AKT轴代表了一个代谢-表观遗传检查点,也是过敏性气道疾病的治疗靶点。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




