WT与CGD小鼠真菌PAMPs刺激后肺中性粒细胞亚群转录组

该数据集来自NCBI GEO,包含野生型(WT)与慢性肉芽肿病(CGD)小鼠在真菌PAMPs刺激后肺中性粒细胞亚群的转录组表达谱,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247,共1个文件

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时间序列分类GPL2424710090
GSE198154: Lung neutrophil subsets transcriptomes in WT and CGD mouse in response to fungal PAMPs stimulation

基本信息

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时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

WT与CGD小鼠真菌PAMPs刺激后肺中性粒细胞亚群转录组

Lung neutrophil subsets transcriptomes in WT and CGD mouse in response to fungal PAMPs stimulation

该数据集来自NCBI GEO,包含野生型(WT)与慢性肉芽肿病(CGD)小鼠在真菌PAMPs刺激后肺中性粒细胞亚群的转录组表达谱,采用高通量测序技术,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247,共1个文件。数据可用于比较WT与CGD小鼠肺中性粒细胞亚群的基因表达差异,研究NOX2缺陷相关炎症放大机制及中性粒细胞募集调控,为呼吸系统疾病与免疫相关研究提供转录组资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):白细胞NADPH氧化酶2(NOX2)以不依赖其抗微生物活性的方式调节炎症。NOX2的遗传缺陷导致慢性肉芽肿病(CGD),该病与反复细菌和真菌感染相关,常伴有过度中性粒细胞炎症,造成显著炎症负担和组织损伤。我们此前发现,NOX2缺陷小鼠中性粒细胞产生过量白三烯B4是肺部真菌颗粒酵母聚糖攻击初始反应中肺中性粒细胞浸润升高的关键驱动因素(Song等,Blood 135, 891-903)。我们现在鉴定出IL-1β及其下游G-CSF是额外放大信号,可增强并维持CGD小鼠中的中性粒细胞积聚。通过LTB4递送至肺的中性粒细胞是气道内IL-1β的主要来源,其在CGD肺中数量增加导致si

【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:GPL24247、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=GSE198154

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 05 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE198154

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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

白细胞NADPH氧化酶2(NOX2)以不依赖其抗微生物活性的方式调节炎症。NOX2的遗传性缺陷会导致慢性肉芽肿病(CGD),该病与反复发生的细菌和真菌感染相关,常伴有过度中性粒细胞性炎症,从而造成显著的炎症负担和组织损伤。我们此前已证明,NOX2缺陷小鼠中性粒细胞产生过多的白三烯B4是肺部初次应对真菌颗粒酵母聚糖刺激时中性粒细胞浸润升高的关键驱动因素(Song等,Blood 135, 891-903)。我们现在发现IL-1β及其下游G-CSF是额外的放大信号,可增强并维持CGD小鼠中性粒细胞的聚集。通过LTB4被输送至肺部的中性粒细胞是气道内IL-1β的主要来源,并且它们在CGD肺内数量的增加导致局部和血浆G-CSF显著升高。

G-CSF升高同时促进了粒细胞生成的增加,并动员更多未成熟的CD101neg中性粒细胞亚群从骨髓释放,这些细胞迁移至肺部,在CGD小鼠中相较于WT小鼠获得了显著更强的促炎转录组。因此,中性粒细胞在针对真菌细胞壁的急性反应中产生的IL-1β与LTB4序贯但非冗余地发挥作用,以部署中性粒细胞并放大CGD小鼠的炎症反应。这阐明了NOX2在抑制中性粒细胞募集的前馈管道多个环节中的关键作用,并突显了NOX2作为炎症部位中性粒细胞数量和功能的关键调节因子。

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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