DC来源的NFAT依赖性IL-2和IL-23是致病性TH17介导肺部炎症的关键调节因子

研究聚焦DC中NFAT调控的IL-2与IL-23在致病性TH17介导肺部炎症中的作用,涉及烟曲霉肺部感染模型。数据可用于分析DC特异性IL-2缺失相关的基因表达变化,探索NFAT/IL-2/IL-23信号轴与Th17细胞扩增及肺部炎症的关联(来源 NCBI)

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL624610090
GSE58590: NFAT-dependent IL-2 and IL-23 produced by DC are key regulators of pathogenic   TH17-mediated lung inflammation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

DC来源的NFAT依赖性IL-2和IL-23是致病性TH17介导肺部炎症的关键调节因子

NFAT-dependent IL-2 and IL-23 produced by DC are key regulators of pathogenic TH17-mediated lung inflammation

该数据集来自NCBI GEO(GSE58590),包含1个表达谱芯片文件(GSE58590_series_matrix.txt.gz),平台为GPL6246,物种为小鼠(10090)。研究聚焦DC中NFAT调控的IL-2与IL-23在致病性TH17介导肺部炎症中的作用,涉及烟曲霉肺部感染模型。数据可用于分析DC特异性IL-2缺失相关的基因表达变化,探索NFAT/IL-2/IL-23信号轴与Th17细胞扩增及肺部炎症的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 17 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在树突状细胞(DC)遇到β葡聚糖(真菌细胞壁的主要成分)时,钙调磷酸酶/NFAT/IL-2信号通路被激活,这引出了关于NFAT调控基因在体内DC生物学中作用的问题。为了直接评估DC分泌的IL-2的功能,我们在肺部真菌感染小鼠模型中分析了DC谱系中缺乏IL-2、表达CD4的细胞以及生殖系中完全缺失IL-2的小鼠。在这里我们发现,特别是在DC中缺失IL-2导致小鼠在受到烟曲霉攻击时死亡率增加以及肺部Th17细胞扩增。我们证明只有CD103+DC能够通过Ca2+-钙调磷酸酶-NFAT信号在肺曲霉病急性期释放IL-2。我们还发现NFAT介导肺部DC中IL-23的转录,其中IL-2在抑制t方面至关重要

【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:Expression profiling by array、GPL6246、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=GSE58590

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 201,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

在树突状细胞(DC)遭遇真菌细胞壁主要成分β-葡聚糖后,钙调磷酸酶/NFAT/IL-2信号通路被激活,这引发了关于NFAT调控基因在体内DC生物学中作用的问题。为直接评估DC分泌的IL-2的功能,我们在肺真菌感染小鼠模型中分析了DC谱系中缺失IL-2、表达CD4的细胞中缺失IL-2以及生殖系完全缺失IL-2的小鼠。在此我们发现,DC中特异性缺失IL-2导致小鼠在受到烟曲霉攻击时死亡率增加以及肺部Th17细胞扩增。我们证明,在肺曲霉病急性期,仅CD103+DC能够通过Ca2±钙调磷酸酶-NFAT信号释放IL-2。我们还发现,NFAT介导肺部DC中IL-23的转录,其中IL-2对于抑制具有干细胞样特性的致病性浸润性IL-17+Sca1+CD90+CD4+细胞的启动至关重要。

因此,肺部DC分泌的IL-2和IL-23在Th17分化程序上具有拮抗关系,其中IL-2诱导T细胞分化,而IL-23在曲霉菌攻击后诱导Th17细胞呈现干细胞样分子特征。DC-Il2-/-随后赋予Th17干性,在对真菌的应答中释放IL-23,促进Th17效应细胞群体的发育,该群体在感染中尤其具有致病性。

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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