b2整合素对多形核粒细胞效应功能的作用

源站描述指出b2整合素是白细胞特异性表达的异二聚体表面受体,CD18功能缺陷导致白细胞黏附缺陷1型,与严重感染如侵袭性肺曲霉病相关;为明确b2整合素在PMN体内的具体作用,研究者构建了Ly6G特异性敲低CD18的小鼠品系

geo
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基因组分类GPL1702110090
GSE195444: The role of b2-integrins for the effector functions of polymorphonuclear granulocytes

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

b2整合素对多形核粒细胞效应功能的作用

The role of b2-integrins for the effector functions of polymorphonuclear granulocytes

该数据集来自NCBI GEO(GSE195444),包含1个文件(GSE195444_series_matrix.txt.gz),主题为b2整合素对多形核粒细胞(PMN)效应功能的作用。源站描述指出b2整合素是白细胞特异性表达的异二聚体表面受体,CD18功能缺陷导致白细胞黏附缺陷1型,与严重感染如侵袭性肺曲霉病相关;为明确b2整合素在PMN体内的具体作用,研究者构建了Ly6G特异性敲低CD18的小鼠品系。数据采用高通量测序进行表达谱分析,平台为GPL17021,物种为小鼠(10090),可用于研究b2整合素在PMN先天效应功能及病原体控制中的角色(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 26 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:b2整合素是异二聚体表面受体,由白细胞特异性表达,包含一个可变的a亚基(CD11a-d)和一个共同的b亚基(CD18)。CD18的功能缺陷导致白细胞黏附缺陷1型,引起以严重感染(如侵袭性肺曲霉病,IPA)为特征的免疫受损状态。潜在的免疫缺陷主要归因于多形核粒细胞(PMN)迁移和吞噬活性受损。然而,b2整合素在体内对PMN功能的确切贡献尚未阐明,因为现有小鼠模型表现为组成性CD18敲除(CD18-/-或CD18hypo)。为确定b2整合素对先天效应功能和病原体控制的PMN特异性作用,我们构建了Ly6G特异性敲低共

【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:GPL17021、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=GSE195444

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 30 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:β2整合素是异二聚体表面受体,特异性表达于白细胞,由可变的α亚基(CD11a-d)和共同的β亚基(CD18)组成。CD18功能受损可导致1型白细胞黏附缺陷症,表现为以严重感染为特征的免疫受损状态,如侵袭性肺曲霉病(IPA)。其潜在的免疫缺陷主要归因于多形核粒细胞(PMN)迁移和吞噬活性受损。然而,β2整合素在体内对PMN功能的确切贡献尚未阐明,因为现有小鼠模型表现为组成性CD18敲除(CD18-/-或CD18hypo)。为确定β2整合素在先天效应功能和病原体控制中的PMN特异性作用,我们构建了Ly6G特异性敲低共同β亚基的小鼠品系(CD18DLy6G)。方法:我们使用RNA测序分析了来自CD18DLy6G小鼠和CD18fl/fl小鼠的经处理和未经处理PMN中与β2整合素信号传导相关基因的表达水平。

为确定上调或下调最显著的基因,依据log2[倍数变化]的最大似然估计对基因进行排序,P值截断值设定为0.05。结果使用pheatmap包进行展示。功能相互作用网络在开源平台Cytoscape中使用STRING包进行可视化。结果:我们的结果揭示了b2整合素的下调,而参与NFkB信号传导的基因则上调。关于PMN效应功能,我们观察到参与PMN趋化性和杀菌功能(如Defb40)的基因下调。

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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