持续基于NRTI的抗逆转录病毒治疗诱导肺泡巨噬细胞渐进性衰老样重编程[snMultiomics]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE307326_series_matrix.txt.gz),主题为持续基于NRTI的抗逆转录病毒治疗对肺泡巨噬细胞的影响
![GSE307326: Continuous NRTI-based antiretroviral therapy induces progressive senescence-like reprogramming of alveolar macrophages [snMultiomics]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/145976.jpg)
基本信息
资源简介
持续基于NRTI的抗逆转录病毒治疗诱导肺泡巨噬细胞渐进性衰老样重编程[snMultiomics]
Continuous NRTI-based antiretroviral therapy induces progressive senescence-like reprogramming of alveolar macrophages [snMultiomics]
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE307326_series_matrix.txt.gz),主题为持续基于NRTI的抗逆转录病毒治疗对肺泡巨噬细胞的影响。研究采用回顾性横断面设计,在bulk和单核多组学水平评估连续暴露于ART对PWH及PrEP使用者肺泡巨噬细胞表观遗传和转录的影响,揭示渐进性衰老样重编程。数据可用于探索ART长期效应与肺部非AIDS共病机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 04 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:抗逆转录病毒治疗(ART)的进展显著改善了HIV感染者(PWH)的生活,并通过暴露前预防(PrEP)减少了HIV感染。然而,ART对细胞生理状态的长期影响仍知之甚少。尽管ART成功阻止了HIV感染向AIDS进展,但老龄PWH承受着不成比例的非AIDS共病负担,包括肺部疾病。方法:鉴于肺泡巨噬细胞(AM)在肺部免疫中的核心功能,我们评估了基于核苷逆转录酶抑制剂(NRTI)的ART对PWH及PrEP使用者AM的影响。我们采用回顾性横断面设计,在bulk和单核多组学水平评估连续暴露于ART对AM表观遗传和转录的影响。结果:我们显示th
【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:GPL33758、9606。本站分类:呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307326
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 16 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:抗逆转录病毒治疗(ART)的进步显著改善了HIV感染者(PWH)的生活质量,并通过暴露前预防(PrEP)降低了HIV的感染风险。然而,ART对细胞生理状态的长期影响仍知之甚少。尽管ART在阻止HIV感染进展为艾滋病方面取得了成功,但老龄PWH正承受着包括肺部疾病在内的非艾滋病合并症的过重负担。方法:鉴于肺泡巨噬细胞(AM)在肺部免疫中的核心功能,我们评估了基于核苷类逆转录酶抑制剂(NRTI)的ART对PWH及PrEP使用者AM的影响。我们采用回顾性横断面设计,在批量和单核多组学水平上评估了持续暴露于ART对AM表观遗传和转录的影响。
结果:我们发现,持续基于NRTI的ART会在AM中诱导一种进行性的衰老样促炎状态,其特征是细胞周期阻滞相关基因(如CDKN1A/p21)、衰老相关分泌表型组分(如IL1A、IL6R和CXCL8)以及AP-1家族转录因子亚基(如FOSL1、JUN)的组成型表观遗传和转录组启动增强。在AM单核水平上,我们描述了一个协调的基因调控网络,将关键促炎转录因子与ART诱导的转录组改变联系起来。与衰老相关的ART表观遗传和转录组变化强烈依赖于ART持续时间,且与HIV感染无关。对于干扰素信号基因,观察到次要的时间非依赖性ART效应。这种效应在接受PrEP的人群中更为明显,并损害了AM对SARS-CoV-2离体攻击的反应。结论:综合来看,我们的数据表明,持续基于NRTI的ART促进了AM中失调的生理状态,可能促成了与年龄相关的肺部
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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