细胞特异性MyD88敲除小鼠肺cDCs在OVA/标准鞭毛蛋白体内致敏0h和6h的ATAC-seq
该数据集为GSE79062,包含从细胞特异性MyD88敲除小鼠中分选的肺常规树突状细胞(cDCs)的ATAC-seq数据,覆盖基线(0h)和体内OVA/标准鞭毛蛋白致敏6h两个时间点

基本信息
资源简介
细胞特异性MyD88敲除小鼠肺cDCs在OVA/标准鞭毛蛋白体内致敏0h和6h的ATAC-seq
ATAC-seq of sorted lung cDCs (conventional dendritic cells) from cell-specific MyD88 KO at 0h and 6h in vivo sensitization with OVA/standard flagellin
该数据集为GSE79062,包含从细胞特异性MyD88敲除小鼠中分选的肺常规树突状细胞(cDCs)的ATAC-seq数据,覆盖基线(0h)和体内OVA/标准鞭毛蛋白致敏6h两个时间点。样本涉及WT MyD88 fx/fx、SPC cre+ MyD88 fx/fx(气道上皮细胞MyD88敲除)、CD11c cre+ MyD88 fx/fx(树突状细胞MyD88敲除)及全身MyD88敲除小鼠。数据可用于研究过敏性哮喘致敏过程中气道上皮细胞与cDCs之间的表观遗传交互,以及MyD88在cDCs中的细胞内在染色质构象变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 10 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):过敏性哮喘是一种慢性气道疾病,以嗜酸性粒细胞和中性粒细胞炎症为特征。MYD88是TLR和IL-1家族成员信号转导的衔接分子,在过敏性哮喘动物模型中是通过气道致敏所必需的。我们构建了条件突变小鼠,分别缺失气道上皮细胞(ECs)或树突状细胞(DCs)中的Myd88,以明确Myd88在这两种细胞类型中表达的贡献。为了检查体内ECs向常规(c)DCs的表观遗传交互,我们检查了在基线或通过气道进行6小时体内肺过敏性致敏后分选的肺cDCs的ATAC-seq数据,这些数据来自WT MyD88 fx/fx、SPC cre+ MyD88 fx/fx(EC-MYD88 KO)、CD11c cre+ MyD88 fx/fx(DC-MYD88 KO)和全身MyD88 KO小鼠。我们观察到cDCs中染色质构象的特异性表观遗传变化,这些变化是细胞内在的
【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:Other、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=GSE79062
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 15 201,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。
- OpenDataLab:
数据说明
过敏性哮喘是一种以嗜酸性粒细胞和中性粒细胞炎症为特征的慢性气道疾病。MYD88是TLR及IL-1家族成员信号传导的衔接分子,在过敏性哮喘动物模型中,经气道致敏过程需要MYD88参与。我们分别构建了气道上皮细胞(ECs)或树突状细胞(DCs)条件性缺失Myd88的突变小鼠,以明确这两种细胞类型中Myd88表达的各自贡献。为在体内研究ECs向常规(c)DCs的表观遗传串扰,我们分析了经气道体内过敏性致敏6小时或基线状态下分选的小鼠肺cDCs的ATAC-seq数据,样本来源于WT MyD88 fx/fx、SPC cre+ MyD88 fx/fx(EC-MYD88 KO)、CD11c cre+ MyD88 fx/fx(DC-MYD88 KO)及全身MyD88 KO小鼠。我们观察到cDCs中染色质构象的特异性表观遗传改变,这些改变既包括细胞内在性变化,也包括源于ECs的体内串扰所导致的变化。
我们还通过Affymetrix全转录组阵列(链接数据集)观察到了cDCs中的转录变化,以及通过Nanostring nCounter免疫学代码集分析(附加链接文件)观察到的免疫特异性全肺RNA、分选EC RNA、分选肺泡巨噬细胞RNA和分选cDC RNA的变化。
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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