香烟烟雾诱导的C1q减少促进肺气肿
该数据集来自 doi.org,聚焦香烟烟雾暴露与肺气肿相关的免疫机制研究。内容涉及肺内先天免疫细胞改变、自身免疫反应、C1q 在肺 CD1a+ 抗原呈递细胞中的下调,以及 C1q 对 CD4+ T 细胞向 Treg 分化、Th17 细胞发育与增殖的调控作用

基本信息
资源简介
香烟烟雾诱导的C1q减少促进肺气肿
Cigarette smoke-induced reduction of C1q promotes emphysema
该数据集来自 doi.org,聚焦香烟烟雾暴露与肺气肿相关的免疫机制研究。内容涉及肺内先天免疫细胞改变、自身免疫反应、C1q 在肺 CD1a+ 抗原呈递细胞中的下调,以及 C1q 对 CD4+ T 细胞向 Treg 分化、Th17 细胞发育与增殖的调控作用。数据覆盖人类与小鼠肺抗原呈递细胞相关研究,可用于呼吸系统疾病、细胞免疫及肺气肿发病机制方向的分类与机制探索(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2019。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):概述 肺部先天免疫细胞的改变可促进外周耐受的丧失,从而导致吸烟者出现自身免疫反应。肺气肿吸烟者自身免疫的发生还与表达干扰素γ(Th1)和白细胞介素17A(Th17)的自身反应性辅助性T(Th)细胞的扩增密切相关。然而,肺气肿吸烟者中自我识别增强和免疫耐受降低的机制仍不太清楚。在此,我们表明,C1q——补体蛋白1复合物(C1)的一个组分——在从肺气肿患者分离的肺CD1a+抗原呈递细胞(APC)中,以及在慢性香烟烟雾暴露后的小鼠肺APC中均下调。C1q增强了APC将CD4+ T细胞分化为Treg的功能,同时抑制了Th17细胞的发育和增殖。暴露于……的C1q缺陷小鼠
【主题与分类】
主题标签:110704 Cellular Immunology。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://figshare.com/articles/Cigarette_smoke-induced_reduction_of_C1q_promotes_emphysema/8088110
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
概述 肺部先天免疫细胞的改变可促进外周耐受的丧失,进而导致吸烟者出现自身免疫反应。吸烟者肺气肿中自身免疫的发展还与表达干扰素γ的自身反应性辅助性T细胞(Th1)和白细胞介素17A(Th17)的扩增密切相关。然而,肺气肿吸烟者中自我识别增强和免疫耐受降低的机制尚不清楚。本研究表明,在从肺气肿患者及长期暴露于香烟烟雾的小鼠肺部分离的CD1a+抗原呈递细胞(APCs)中,补体蛋白1复合物(C1)的组分C1q表达下调。C1q能增强APCs将CD4+ T细胞分化为Tregs的功能,同时抑制Th17细胞的发展和增殖。暴露于长期烟雾的C1q缺陷小鼠表现出加剧的肺部炎症,以Th17细胞增多为特征,而在肺部重建C1q可增加Tregs数量,减轻烟雾诱导的肺部炎症,并逆转已形成的肺气肿。
我们的研究结果表明,香烟烟雾介导的C1q缺失可能在降低外周耐受性中发挥关键作用,这或可用于治疗肺气肿。数据集:从PBMC中分离人CD4+ T细胞,并与溶媒(未处理;NT)、C1q、TGFb(含或不含C1q)共培养48小时。从细胞中提取总RNA,并按照标准方案进行RNA-Seq。数据使用TopHat比对至UCSC hg19基因组构建版本,并使用cufflinks以FPKM(每百万映射读数中每千碱基转录本的片段数)进行定量。出版物:Xiaoyi Yuan, Cheng-Yen Chang, Ran You, Ming Shan, Bon Hee Gu, Matthew Madison, Gretchen Diehl, Sarah Perusich, Li-Zhen Song, Lorraine Cornwell, Roger D. Rossen, Rick Wetsel, Rajapakshe Kimal, Cristian Coarfa, Holger Eltzschig, David B. Corry, Farrah Kheradmand. 香烟烟雾诱导的C1q减少促进肺气肿
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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