ThPOK多效变异致新型人类疾病伴T细胞异常、免疫失调与严重纤维化[scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个单细胞RNA测序样本文件,针对携带ThPOK基因新发杂合变异(c.1080A>C, p.K360N)的患者开展表达谱分析

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE291519: A multimorphic variant in ThPOK causes a novel human disease with T cell abnormalities, immune dysregulation, and severe fibrosis [scRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

ThPOK多效变异致新型人类疾病伴T细胞异常、免疫失调与严重纤维化[scRNA-Seq]

A multimorphic variant in ThPOK causes a novel human disease with T cell abnormalities, immune dysregulation, and severe fibrosis [scRNA-Seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个单细胞RNA测序样本文件,针对携带ThPOK基因新发杂合变异(c.1080A>C, p.K360N)的患者开展表达谱分析。数据覆盖CD4+和CD8+ T细胞成熟与活化缺陷、免疫失调及严重纤维化相关转录组特征,可用于研究ThPOK变异的多效性分子机制及其与T细胞发育异常、间质性肺病等表型的关联(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基因(NM_001256455.2: c.1080A>C, p.K360N)的一个致病性杂合新发变异。该患者表现出持续CD4+ T细胞缺陷、过敏、间质性肺病、角膜血管化和瘢痕形成、发育迟缓以及生长障碍等不寻常的综合征。ThPOKK360N变异表现出异常的多效活性,干扰ThPOKWT(抗形态),未能结合野生型ThPOK共有序列(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=GSE291519

【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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    • 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

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活性,干扰ThPOK^WT(反效等位基因),无法结合野生型ThPOK共有序列(无效等位基因),并显示出新的DNA结合特异性(新效等位基因)。单细胞RNA测序揭示了CD4+和CD8+ T细胞成熟和活化方面的缺陷(亚效等位基因)。在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,但也揭示了其在TCR激活以及成纤维细胞中纤维化通路调控方面的新作用。

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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