GSE90641:表观基因组分析揭示ILC2s是过敏性气道炎症的关键介质

研究利用Gata3-IRES-YFP报告小鼠从支气管肺泡灌洗液和淋巴结分离ILC2s,并从人外周血纯化naive ILC2s进行体外活化,采用RNA-Seq、ChIPm-Seq和计算方法研究ILC2活化、组织特异性功能及遗传易感性相关的转录组与表观基因组,可用于探索ILC2在过敏性气道炎症中的分子基

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基因组分类GPL1905710090
GSE90641: Epigenome analyses implicate ILC2s as key mediators of allergic airway inflammation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

GSE90641:表观基因组分析揭示ILC2s是过敏性气道炎症的关键介质

Epigenome analyses implicate ILC2s as key mediators of allergic airway inflammation

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE90641_series_matrix.txt.gz),聚焦呼吸系统疾病中的哮喘。研究利用Gata3-IRES-YFP报告小鼠从支气管肺泡灌洗液和淋巴结分离ILC2s,并从人外周血纯化naive ILC2s进行体外活化,采用RNA-Seq、ChIPm-Seq和计算方法研究ILC2活化、组织特异性功能及遗传易感性相关的转录组与表观基因组,可用于探索ILC2在过敏性气道炎症中的分子基础及其与哮喘易感性的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 29 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2型先天淋巴样细胞(ILC2)是驱动过敏性哮喘的细胞因子的主要产生者,在哮喘患者血液和痰液中已检测到ILC2水平升高。哮喘易感性具有强烈的(表观)遗传成分,但其潜在机制以及是否与ILC2生物学相关仍不清楚。为揭示ILC2在过敏性气道炎症(AAI)中功能的分子基础,并评估其对于理解遗传变异如何影响哮喘易感性的相关性,使用Gata3-IRES-YFP报告小鼠从支气管肺泡灌洗液和淋巴结中分离ILC2s。从外周血纯化人naive ILC2s并在体外活化。我们采用RNA-Seq、ChIPm-Seq和计算方法研究ILC2活化、组织特异性功能及遗传易感性背景下的转录组和表观基因组。

【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=GSE90641

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 02 202,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

2型先天淋巴样细胞(ILC2)是驱动过敏性哮喘的细胞因子的主要产生者,且在哮喘患者的血液和痰液中已检测到ILC2水平升高。哮喘易感性具有强烈的(表观)遗传学成分,但其潜在机制以及这些机制是否与ILC2生物学相关仍不清楚。为揭示ILC2在过敏性气道炎症(AAI)中功能的分子基础,并评估其对于理解遗传变异如何影响哮喘易感性的相关性。使用Gata3-IRES-YFP报告小鼠从支气管肺泡灌洗液和淋巴结中分离ILC2。从外周血中纯化人初始ILC2并在体外激活。我们采用RNA-Seq、ChIPm-Seq和计算方法研究ILC2激活、组织特异性功能及哮喘遗传易感性背景下的转录组和表观基因组。激活的ILC2显示出一种组织特异性基因表达特征,该特征源自高度相似的表观基因组。我们鉴定出超级增强子——一类对表观遗传药物敏感的调控区域——控制ILC2身份和哮喘相关基因。

全基因组关联研究所涉及的哮喘相关基因大多在ILC2中处于活跃或预备状态。研究发现,大量与哮喘相关的遗传变异存在于ILC2基因调控元件中。我们的全基因组分析揭示了ILC2在过敏性气道炎症(AAI)中的新潜在功能,这些细胞拥有可塑且灵活的表观基因组。重要的是,我们揭示了ILC2中的基因调控机制与哮喘易感性的(表观)遗传基础之间的紧密联系,支持ILC2在人类哮喘中的致病作用。

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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