非存活脓毒症小鼠中CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞增多

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE287865_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,比较存活与非存活CLP脓毒症小鼠的免疫细胞活化特征

geo
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基因组分类GPL2110310090
GSE287865: CXCR4+ PD-L1+ neutrophils are increased in non-survived septic mice

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

非存活脓毒症小鼠中CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞增多

CXCR4+ PD-L1+ neutrophils are increased in non-survived septic mice

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE287865_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序表达谱分析,比较存活与非存活CLP脓毒症小鼠的免疫细胞活化特征。研究发现非存活脓毒症小鼠外周血中未成熟CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞和单核细胞频率增加,并伴有迁移特异性CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞积聚。数据可用于探索脓毒症异质性免疫机制及中性粒细胞在过度炎症表型中的作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):宿主对感染反应失调可导致脓毒症,这是一种复杂疾病,其特征是伴随宿主免疫反应变异性和结局的临床表型谱。这种异质性给实施特异性治疗方法带来挑战。虽然临床脓毒症表型已被很好区分,但驱动这些异质性反应的机制仍知之甚少。我们采用无偏实验方法,分析了存活和非存活CLP脓毒症小鼠的免疫细胞活化谱,以深入了解中性粒细胞促成过度炎症脓毒症表型的免疫学机制。我们的发现揭示,非存活脓毒症小鼠血液中未成熟CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞和单核细胞频率增加,并伴有迁移特异性CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞的积聚。

【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:GPL21103、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=GSE287865

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 23 202,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=GSE287865

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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

宿主对感染反应失调可导致脓毒症,这是一种复杂的疾病,其特征是与宿主免疫反应变异性和结局相关的一系列临床表型。这种异质性给实施特异性治疗方法带来了挑战。虽然临床脓毒症表型已被明确区分,但驱动这些异质性反应的机制仍知之甚少。我们采用无偏倚的实验方法,分析了存活和未存活的CLP脓毒症小鼠中的免疫细胞活化谱,以深入了解中性粒细胞促成高炎症脓毒症表型的免疫学机制。我们的研究发现揭示,未存活的脓毒症小鼠血液中未成熟CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞和单核细胞的频率增加,同时伴有迁移特异性CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞在肺部的积聚。CXCR4+中性粒细胞上PD-L1表达的增加与IFN-gamma信号通路的增强相关。此外,IFN-gamma和LPS促进CXCR4+ PD-L1+中性粒细胞的活化谱,表现出与炎症和器官损伤相关的表型。

值得注意的是,阻断IFN-γ可降低对CLP脓毒症的易感性,并减少CXCR4+中性粒细胞上PD-L1的表达。本研究为与脓毒症高炎症表型实验模型恶化相关的免疫细胞活化特征提供了分子和功能层面的见解。本文所强调的CXCR4+PD-L1+中性粒细胞群体及升高的血浆IFN-γ水平,代表了临床脓毒症高炎症表型治疗调控的有前景的靶点。

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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