Mtb感染M2样巨噬细胞MHC-II膜定位受限限制CD4+ T细胞活化数据
该数据集来自Dryad,包含对原代人肺(BAL)、M1和M2样单核细胞来源巨噬细胞(MDM)在基线及Mtb感染后的bulk RNA测序数据,以及Mtb感染后使用HLA-DR阻断检测M1和M2样巨噬细胞表面MHC-II水平差异、荧光显微镜和流式细胞术验证MHC-II表面定位受损、IL-10中和与HER

基本信息
资源简介
Mtb感染M2样巨噬细胞MHC-II膜定位受限限制CD4+ T细胞活化数据
Data from: Restricted MHC-II membrane localization in Mycobacterium tuberculosis -infected M2-like macrophages limits CD4+ T cell activation
该数据集来自Dryad,包含对原代人肺(BAL)、M1和M2样单核细胞来源巨噬细胞(MDM)在基线及Mtb感染后的bulk RNA测序数据,以及Mtb感染后使用HLA-DR阻断检测M1和M2样巨噬细胞表面MHC-II水平差异、荧光显微镜和流式细胞术验证MHC-II表面定位受损、IL-10中和与HERC5 siRNA敲低等实验数据。数据可用于研究结核分枝杆菌感染下巨噬细胞亚群抗原呈递差异及CD4+ T细胞活化受限的免疫机制(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):CD4+ T细胞对感染巨噬细胞的识别对于针对结核分枝杆菌(Mtb,结核病的病原体)的免疫保护至关重要。然而,并非所有感染巨噬细胞亚群都能成功引发T细胞活化。我们对原代人肺(BAL)、M1和M2样单核细胞来源巨噬细胞(MDM)在不同条件下进行了bulk RNA测序,包括基线(未感染)和Mtb感染后。我们在Mtb感染后对M1和M2样巨噬细胞均使用HLA-DR阻断,以检测感染后24小时表面MHC-II水平的差异。荧光显微镜显示,与M1样巨噬细胞相比,Mtb感染的M2样巨噬细胞中MHC-II向表面的定位受损。我们用流式细胞术证实了这些结果,并利用IL-10中和和HERC5的siRNA敲低来确定这些干预
【主题与分类】
主题标签:Tuberculosis、Mycobacterium tuberculosis、Macrophages、Immunology、MHC class II genes、IL-10、HERC5、type I IFN genes、CD4+ T cell、Antigen presentation。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.9w0vt4bxt
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据集大小约 61.7 MB。
数据说明
CD4+ T细胞对感染巨噬细胞的识别对于抵御结核分枝杆菌(Mtb,结核病的致病菌)的免疫保护至关重要。然而,并非所有感染的巨噬细胞亚群都能成功引发T细胞活化。我们对原代人肺(BAL)、M1型和M2型单核细胞来源巨噬细胞(MDMs)在不同条件下进行了批量RNA测序,包括基线(未感染)和Mtb感染后。我们在Mtb感染后对M1型和M2型巨噬细胞均使用HLA-DR阻断,以检测感染后24小时表面MHC-II水平的差异。荧光显微镜显示,与M1型巨噬细胞相比,Mtb感染的M2型巨噬细胞表面MHC-II定位受损。我们通过流式细胞术证实了这些结果,并利用IL-10中和及HERC5的siRNA敲低来确定这些干预措施是否能增强M2型巨噬细胞感染后MHC-II向表面的运输。两种处理均导致感染后表面检测到的MHC-II水平显著升高。
我们还进行了巨噬细胞-T细胞共培养实验,使用感染Mtb的BAL、M1和M2样巨噬细胞,并通过流式细胞术检测到,在响应感染BAL巨噬细胞时,活化的血液和肺CD4+ T细胞(共表达CD69和CD40L)水平显著降低。我们还观察到,在响应经IL-10中和或HERC5敲低处理的感染Mtb的M2样巨噬细胞时,共表达CD69和CD40L或CD69和IFNg的原代记忆CD4+ T细胞活化增加。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




