野生型与Nlrx1缺陷骨髓来源单核样树突状细胞应对烟曲霉活分生孢子的时间进程RNA-Seq分析

该数据集为一项RNA-Seq时间进程分析,比较野生型与Nlrx1缺陷的骨髓来源单核样树突状细胞(moDCs)在应对烟曲霉活分生孢子时的基因表达变化

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基因组预测GPL1905710090
GSE143964: Time course RNA-Seq analysis of wildtype and Nlrx1 deficient bone marrow derived monocytoid dendritic cells indicate decision tree in response to A. fumigatus viable conidia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

野生型与Nlrx1缺陷骨髓来源单核样树突状细胞应对烟曲霉活分生孢子的时间进程RNA-Seq分析

Time course RNA-Seq analysis of wildtype and Nlrx1 deficient bone marrow derived monocytoid dendritic cells indicate decision tree in response to A. fumigatus viable conidia

该数据集为一项RNA-Seq时间进程分析,比较野生型与Nlrx1缺陷的骨髓来源单核样树突状细胞(moDCs)在应对烟曲霉活分生孢子时的基因表达变化。研究旨在揭示moDCs对烟曲霉的应答决策树,并探讨Nlrx1在其中的作用。数据包含1个文件,可用于研究真菌感染相关的先天与适应性免疫平衡机制,以及Nlrx1缺失对Th2应答偏移的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):烟曲霉是呼吸系统的一种机会性真菌病原体,可引起侵袭性感染或过敏反应。单核样树突状细胞(moDCs)是真菌定植期间已知的被招募细胞群体,被认为是平衡先天性与适应性免疫应答的关键参与者。我们对受到烟曲霉攻击的moDCs进行了RNA-Seq时间进程分析,以了解基因表达变化。我们同时使用了Nlrx1缺陷的moDCs,因为我们最近已证明Nlrx1在侵袭性肺曲霉病中的重要性,并表明Nlrx1的缺失导致向有害Th2应答的强烈偏移。我们的发现表明,moDCs对烟曲霉活分生孢子存在一种决策树反应,而这种反应在Nlrx1-/- moDCs中缺失。

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE143964

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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

烟曲霉是一种呼吸道机会性真菌病原体,可引起侵袭性感染或过敏反应。单核细胞样树突状细胞(moDCs)是真菌定植过程中已知被招募的细胞群体,被认为在平衡固有免疫与适应性免疫应答中发挥关键作用。我们对受到烟曲霉攻击的moDCs进行了RNA-Seq时间进程分析,以了解基因表达变化。我们同时使用了Nlrx1缺陷型moDCs,因为我们近期已证明Nlrx1在侵袭性肺曲霉病中的重要性,并表明Nlrx1的缺失会导致向有害Th2应答的显著偏移。我们的研究结果表明,moDCs对烟曲霉存活分生孢子作出应答时存在一种决策树机制,而该机制在Nlrx1-/- moDCs中缺失。

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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