年轻与老年小鼠经β-glucan处理的BMDM

该数据集来自NCBI GEO,包含年轻(10–12周龄)与老年(18–20月龄)小鼠经β-glucan诱导先天免疫训练后的骨髓来源巨噬细胞(BMDM)表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,仅1个文件(GSE279654_series_matrix.txt.gz)

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE279654: BMDM from Young and Aged Mice Treated with β-glucan

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

年轻与老年小鼠经β-glucan处理的BMDM

BMDM from Young and Aged Mice Treated with β-glucan

该数据集来自NCBI GEO,包含年轻(10–12周龄)与老年(18–20月龄)小鼠经β-glucan诱导先天免疫训练后的骨髓来源巨噬细胞(BMDM)表达谱数据,采用高通量测序进行表达谱分析,仅1个文件(GSE279654_series_matrix.txt.gz)。数据可用于研究衰老免疫系统中β-glucan诱导的免疫训练对宿主抗感染能力的影响,比较年轻与老年小鼠的转录表达差异,探索免疫衰老相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 16 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老显著增加感染的发生率和严重程度,65岁及以上人群占脓毒症病例的65%。随着年龄增长免疫反应下降,称为“免疫衰老”,增加对感染和脓毒症的易感性。这促使探索通过调节衰老免疫系统来增强抗感染能力的策略。先天免疫训练,称为“训练免疫”或“先天免疫记忆”,成为一种潜在策略。我们研究了β-glucan诱导的先天免疫训练对老年小鼠(18–20月龄)的影响,并与年轻小鼠组(10–12周龄)进行比较。我们发现β-glucan增强了宿主对感染的抵抗力。这种增强表现为感染期间体温维持、白细胞募集改善、细菌清除增强以及细胞因子产生减少。

【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=GSE279654

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 30 202,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=GSE279654

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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

年龄增长显著提高感染的发生率和严重程度,65岁及以上人群占脓毒症病例的65%。随着年龄增长,免疫反应下降,称为“免疫衰老”,增加了对感染和脓毒症的易感性。这促使人们探索通过调节衰老免疫系统来增强抗感染能力的策略。先天免疫训练,称为“训练免疫”或“先天免疫记忆”,成为一种潜在策略。我们研究了β-葡聚糖诱导的先天免疫训练对老年小鼠(18–20月龄)的影响,并与一组年轻小鼠(10–12周龄)进行比较。我们发现β-葡聚糖增强了宿主的抗感染能力。这种增强表现为感染期间体温得以维持、白细胞募集改善、细菌清除增强,以及血液和感染部位细胞因子产生减少。此外,训练后的巨噬细胞表现出更强的代谢能力和改善的抗菌功能,如增强的吞噬作用和呼吸爆发。

RNA-seq分析突显了巨噬细胞中由训练免疫诱导的独特基因表达模式,这一模式在年轻组和老年组中均一致观察到。我们的结果表明,免疫训练可以在老年个体中有效诱导,为增强老年人感染抵抗力的潜在策略提供了宝贵见解。

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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