TDRD3调控Klf2依赖性Treg分化与功能以调节免疫耐受

研究聚焦TDRD3作为甲基精氨酸阅读器调控基因表达,揭示其对诱导性Treg分化及免疫抑制功能的关键作用,并涉及实验性自身免疫性脑脊髓炎模型

geo
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时间序列分类GPL2424710090
GSE307870: TDRD3, a Tudor Domain-Containing Protein, Regulates Klf2-Dependent Treg differentiation and function to Modulate Immune Tolerance

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

TDRD3调控Klf2依赖性Treg分化与功能以调节免疫耐受

TDRD3, a Tudor Domain-Containing Protein, Regulates Klf2-Dependent Treg differentiation and function to Modulate Immune Tolerance

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE307870_series_matrix.txt.gz),采用高通量测序表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL24247。研究聚焦TDRD3作为甲基精氨酸阅读器调控基因表达,揭示其对诱导性Treg分化及免疫抑制功能的关键作用,并涉及实验性自身免疫性脑脊髓炎模型。数据可用于分析TDRD3在Treg分化与免疫耐受中的表达调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):含Tudor结构域的蛋白3(TDRD3)作为一种甲基精氨酸阅读器,将翻译后精氨酸甲基化信号传递至转录机器,从而通过调节基因表达来调控细胞功能。调节性T细胞(Treg)对于建立和维持免疫耐受至关重要。在本研究中,我们证明,虽然TDRD3对胸腺Treg并非必需,但其对于从初始CD4⁺ T细胞分化而来的诱导性Treg(iTreg)及其免疫抑制功能是必需的。Treg特异性缺失TDRD3的小鼠(Tdrd3fl/fl/Foxp3YFP-Cre)表现出严重受损的iTreg(而非胸腺Treg)分化,并发生加重的实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE),这与Treg群体减少相关。此外,来自这些小鼠的iTreg(而非胸腺Treg)无法抑制结肠炎。

【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=GSE307870

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 12 202,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

含Tudor结构域的蛋白3(TDRD3)作为一种甲基精氨酸阅读器,将翻译后精氨酸甲基化信号传递至转录机器,从而通过调节基因表达来调控细胞功能。调节性T细胞(Tregs)对于建立和维持免疫耐受至关重要。在本研究中,我们证明TDRD3对胸腺Tregs并非必需,但对于naïve CD4⁺ T细胞向诱导性Tregs(iTregs)的分化及其免疫抑制功能是必需的。Treg特异性敲除TDRD3的小鼠(Tdrd3fl/fl/Foxp3YFP-Cre)表现出iTreg(而非胸腺Treg)分化严重受损,并发生加重的实验性自身免疫性脑脊髓炎(EAE),这与Treg群体减少相关。此外,来自这些小鼠的iTregs(而非胸腺Tregs)在过继转移模型中无法抑制结肠炎,表明其抑制能力受损。老龄TDRD3缺陷小鼠还表现出自发性自身炎症,其特征为脾肿大及肺和肝脏的炎症浸润,并伴有产生IFN-γ的CD4⁺ T细胞增加。

在机制上,TDRD3由转录因子FOXO1招募,推测以甲基化依赖的方式激活Klf2表达,而Klf2对Treg分化至关重要。值得注意的是,在TDRD3缺陷的CD4⁺ T细胞中强制表达Klf2可同时挽救iTreg的发育和抑制功能。总体而言,我们的研究结果确定了TDRD3是iTreg分化和免疫稳态的核心转录调控因子,并突出其作为调节免疫耐受的潜在治疗靶点。

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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