WT与CGD小鼠常驻腹腔巨噬细胞转录组分析

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 WT 与 CGD 小鼠常驻腹腔巨噬细胞转录组分析,包含 1 个文件 GSE198771_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片平台 GPL11202,物种为小鼠(10090)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1120210090
GSE198771: Analysis of resident peritoneal macrophage's transcriptome in WT and CGD mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

WT与CGD小鼠常驻腹腔巨噬细胞转录组分析

Analysis of resident peritoneal macrophage's transcriptome in WT and CGD mice

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 WT 与 CGD 小鼠常驻腹腔巨噬细胞转录组分析,包含 1 个文件 GSE198771_series_matrix.txt.gz,采用表达谱芯片平台 GPL11202,物种为小鼠(10090)。数据可用于比较野生型与慢性肉芽肿病(CGD)小鼠常驻腹腔巨噬细胞的基因表达差异,为研究 NOX2 缺陷对巨噬细胞转录程序及免疫调节功能的影响提供表达谱资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 16 202。

【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)在病原体杀伤和免疫调节中起关键作用。NOX2 的遗传缺陷导致慢性肉芽肿病(CGD),该病与微生物感染和炎症性疾病相关,常累及肺部。肺泡巨噬细胞(AM)是稳态下气道中的主要免疫细胞,鉴于持续暴露于吸入物质,限制其激活很重要,但 NOX2 在此过程中的重要性尚不清楚。在此,我们展示了 NOX2 在通过抑制 AM 激活来维持肺稳态方面此前未被描述的作用,研究使用了 CGD 小鼠或主要在巨噬细胞中选择性缺失 NOX2 的小鼠。缺乏 NOX2 的 AM 在离体 TLR2 和 TLR4 刺激下细胞因子反应增加。此外,在 4 至 12 周龄之间,全局 NOX2 缺失的小鼠出现了活化的 CD11bhigh

【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:Expression profiling by array、GPL11202、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=GSE198771

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 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=GSE198771

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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)在病原体杀伤和免疫调节中发挥关键作用。NOX2的遗传缺陷导致慢性肉芽肿病(CGD),该病与微生物感染和炎症性疾病相关,常累及肺部。肺泡巨噬细胞(AM)是稳态下气道中的主要免疫细胞,鉴于其持续暴露于吸入物质,限制其激活具有重要意义,然而NOX2在这一过程中的重要性尚不十分清楚。在此,我们利用CGD小鼠或主要在巨噬细胞中选择性缺失NOX2的小鼠进行研究发现,NOX2在通过抑制AM激活以维持肺稳态方面具有此前未被描述的作用。缺乏NOX2的AM在离体实验中對TLR2和TLR4刺激表现出增强的细胞因子反应。此外,在4至12周龄期间,全身性NOX2缺失的小鼠与野生型AM相比,出现了活化的CD11b高表达AM亚群,其表观遗传和转录谱反映出免疫激活状态。

CGD小鼠中CD11bhigh AM的存在与稳态下肺泡中性粒细胞和促炎细胞因子数量增加以及损伤后肺部炎症加重相关。此外,仅在巨噬细胞中敲除NOX2即足以使小鼠产生活化的CD11bhigh AM亚群及伴随的促炎后遗症。另外,我们发现,NOX2缺失时驻留巨噬细胞转录谱的改变具有组织特异性,因为这些变化在驻留腹腔巨噬细胞中未见。因此,这些数据表明,肺泡巨噬细胞中NOX2的缺失导致其促炎性重塑并扰乱肺泡稳态。

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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