ThPOK多效变异致T细胞缺陷与纤维化免疫出生错误[成纤维细胞]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE291517_series_matrix.txt.gz),聚焦于ThPOK基因多效变异(c.1080A>C, p.K360N)导致的免疫出生错误,表现为CD4+ T细胞缺陷、过敏、间质性肺病、角膜血管化与瘢痕、发育迟缓和生长障碍
![GSE291517: A multimorphic variant in ThPOK causes an inborn error of immunity with T cell defects and fibrosis [fibroblasts]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/146177.jpg)
基本信息
资源简介
ThPOK多效变异致T细胞缺陷与纤维化免疫出生错误[成纤维细胞]
A multimorphic variant in ThPOK causes an inborn error of immunity with T cell defects and fibrosis [fibroblasts]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE291517_series_matrix.txt.gz),聚焦于ThPOK基因多效变异(c.1080A>C, p.K360N)导致的免疫出生错误,表现为CD4+ T细胞缺陷、过敏、间质性肺病、角膜血管化与瘢痕、发育迟缓和生长障碍。数据涵盖成纤维细胞样本,通过高通量测序进行表达谱分析,可用于研究ThPOK变异的多效活性(抗形态、无形态、新形态)及其对T细胞成熟与活化的影响,为理解该免疫疾病的分子机制提供转录组资源(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Mar 10 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):ThPOK是一种转录因子,作为CD4+ T细胞谱系定向分化的主调控因子。我们报道了首例由ThPOK基因改变引起的人类疾病,具体为ThPOK中一个有害的杂合新生变异(NM_001256455.2: c.1080A>C, p.K360N)。该患者表现出持续CD4+ T细胞缺陷、过敏、间质性肺病、角膜血管化和瘢痕、发育迟缓以及生长障碍这一不寻常的症候群。ThPOKK360N变异显示出异常的多效活性,干扰ThPOKWT(抗形态),未能结合野生型ThPOK共识序列(无形态),并显示出新的DNA结合特异性(新形态)。单细胞RNA测序揭示了CD4+和CD8+ T细胞成熟和活化缺陷(亚形态)。在慢病毒转导的健康对照T细胞和成纤维细胞中重现,转录组学a
【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:GPL24676、9606。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=GSE291517
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 02 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
ThPOK是一种转录因子,作为CD4+ T细胞谱系定向分化的主调控因子发挥作用。我们报道了首例由ThPOK基因改变引起的人类疾病,具体为ThPOK基因的一个致病性杂合新生变异(NM_001256455.2: c.1080A>C, p.K360N)。该患者表现出持续CD4+ T细胞缺陷、过敏、间质性肺病、角膜血管化与瘢痕形成、发育迟缓及生长障碍等异常症候群。ThPOK^K360N变异表现出异常的多效性活性,干扰野生型ThPOK(反效等位基因),无法结合野生型ThPOK共识序列(无功能等位基因),并显示出新的DNA结合特异性(新功能等位基因)。单细胞RNA测序揭示了CD4+和CD8+ T细胞成熟与活化方面的缺陷(亚效等位基因)。在经慢病毒转导的健康对照T细胞和成纤维细胞中重现后,转录组分析显示转导ThPOK^K360N的T细胞TCR活化受损,而转导ThPOK^K360N的成纤维细胞促纤维化基因表达增加。
这种新型人类疾病证实了ThPOK在CD4+ T细胞发育中的作用,同时也揭示了其在TCR激活及成纤维细胞纤维化通路调控中的新作用。
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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