PRJNA1416918:过渡性B细胞转录组特征揭示系统性硬化症中四个激活谱异常的亚群

该数据集来自 NCBI,聚焦系统性硬化症(SSc)中过渡性B细胞的转录组特征。研究对早期 ATA+ 未治疗 SSc 患者分离的过渡性B细胞进行单细胞转录组与 B 细胞受体(BCR)测序,鉴定出 T1、T2、CD27+ 和边缘区前体(MZP)四个过渡性B细胞亚群,并发现包括促凋亡基因 HRK 在内的新

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1416918: Transcriptomic Characterisation of Transitional B Cells Reveals Four Subsets with Perturbed Activation Profiles in Systemic Sclerosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1416918:过渡性B细胞转录组特征揭示系统性硬化症中四个激活谱异常的亚群

该数据集来自 NCBI,聚焦系统性硬化症(SSc)中过渡性B细胞的转录组特征。研究对早期 ATA+ 未治疗 SSc 患者分离的过渡性B细胞进行单细胞转录组与 B 细胞受体(BCR)测序,鉴定出 T1、T2、CD27+ 和边缘区前体(MZP)四个过渡性B细胞亚群,并发现包括促凋亡基因 HRK 在内的新标记基因。数据可用于研究 SSc 中过渡性B细胞耐受缺陷机制、自身反应性B细胞激活异常及相关自身免疫过程(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们此前已表明,系统性硬化症(SSc)患者表现出自身反应性过渡性B细胞频率增加,包括具有抗拓扑异构酶I(ATA+)特异性的过渡性B细胞,该自身抗体与进行性间质性肺病相关。这提示过渡性B细胞耐受缺陷驱动了SSc中的自身免疫,然而这些早期B细胞审查减少的机制仍未明确。为研究这一点,我们应用单细胞转录组和B细胞受体(BCR)测序,剖析从早期ATA+未治疗SSc患者分离的过渡性B细胞的分子和库特征。这揭示了四个不同的过渡性B细胞簇:T1、T2、CD27+和边缘区前体(MZP)。在这些簇中鉴定出新的标记基因,包括促凋亡基因HRK,其被 spe

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1416918

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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

我们此前已表明,系统性硬化症(SSc)患者体内自身反应性过渡期B细胞频率增高,其中包括具有抗拓扑异构酶I(ATA+)特异性的B细胞,该自身抗体与进行性间质性肺病相关。这提示过渡期B细胞耐受缺陷驱动了SSc中的自身免疫,然而,这些早期B细胞审查减少的机制仍未明确。为探究这一问题,我们应用单细胞转录组学和B细胞受体(BCR)测序,剖析了从早期ATA+初治SSc患者中分离的过渡期B细胞的分子及库特征。这揭示了四个不同的过渡期B细胞簇:T1、T2、CD27+和边缘区前体(MZP)。在这些簇中鉴定出新的标志基因,包括促凋亡基因HRK,其在MZP簇中特异性富集。这些发现通过公开可用的单细胞数据集得到了验证。

在这些过渡期细胞簇中,T1 B细胞在SSc患者中显著扩增,与匹配的健康对照相比增加了两倍,提示SSc中骨髓输出增加或过渡期B细胞迁出增多。此外,促生存基因如IL4R、TCL1A和S100A10在SSc中显著上调,而PI3K/AKT信号通路的关键负调控因子FOX01则显著降低。干扰素反应基因(IFITM1和IFITM2)在SSc过渡期B细胞中也显著增加,与SSc中干扰素信号失调一致。BCR分析显示,SSc中CDR3疏水性显著增加,尤其是在T2细胞簇中,同时观察到与自身免疫相关的基因IGHV4-39使用增加的趋势。此外,大多数SSc患者中κ/λ轻链比值升高,可能暗示受体编辑不完全。总体而言,我们的发现支持

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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