GSE266562:血管周和细支气管周肉芽肿相关淋巴组织及B细胞基因表达通路识别多样性远交小鼠中的无症状结核分枝杆菌肺部感染(数据集1)
该数据集来自NCBI,聚焦呼吸系统疾病中的肺结核,采用表达谱芯片(GPL32068)对Diversity Outbred小鼠结核分枝杆菌感染模型进行分析

基本信息
资源简介
GSE266562:血管周和细支气管周肉芽肿相关淋巴组织及B细胞基因表达通路识别多样性远交小鼠中的无症状结核分枝杆菌肺部感染(数据集1)
Perivascular and peribronchiolar granuloma-associated lymphoid tissue and B-cell gene expression pathways identify asymptomatic Mycobacterium tuberculosis lung infection in Diversity Outbred mice (dataset 1)
该数据集来自NCBI,聚焦呼吸系统疾病中的肺结核,采用表达谱芯片(GPL32068)对Diversity Outbred小鼠结核分枝杆菌感染模型进行分析。数据包含1个文件GSE266562_series_matrix.txt.gz,由Deniz Koyuncu于2024年5月3日发布。研究通过比较进展者与控制器小鼠,识别肉芽肿相关淋巴组织区域及B细胞基因表达通路,为理解无症状肺部感染的遗传抗性机制提供转录组资源,可用于分类建模与差异表达分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:May 03 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人类具有高度遗传多样性,且大多数人对结核分枝杆菌具有抗性。然而,遗传抗性人类的肺组织不易获得,难以识别潜在的抗性机制。为解决这一问题,我们在Diversity Outbred小鼠中建立结核分枝杆菌感染模型。与人类相似,Diversity Outbred小鼠也表现出遗传决定的结核分枝杆菌感染易感性:进展者在低剂量气溶胶感染后60天内因急性坏死性肉芽肿而死亡,而控制者维持无症状感染至少60天,随后在数月至一年以上发展为慢性肺结核,偶有坏死和空洞形成。在此,我们利用细胞因子、an(源站描述在此处截断)
【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、GPL32068、10090。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266562
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 21 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE266562
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
人类具有高度的遗传多样性,且大多数人对结核分枝杆菌具有抵抗力。然而,遗传抗性人类的肺组织并不容易获得,以用于识别潜在的抗性机制。为解决这一问题,我们在多样性远交小鼠中建立了结核分枝杆菌感染模型。与人类相似,多样性远交小鼠也表现出由遗传决定的对结核分枝杆菌感染的易感性:进展者在低剂量气溶胶感染后60天内因急性坏死性肉芽肿而死亡,而控制者则维持无症状感染至少60天,随后在数月至一年以上的时间内发展为慢性肺结核,伴有偶发性坏死和空洞形成。在此,我们利用细胞因子、抗体、肉芽肿图像和基因表达数据集,确定了肉芽肿相关淋巴组织(GrALT)的特定区域以及B细胞基因表达通路是无症状肺部感染的关键特征。细胞因子和抗结核分枝杆菌细胞壁抗体能够区分急性与慢性肺结核,但无法区分无症状肺部感染。
为了发现无症状肺部感染的独特特征,我们在肺组织学图像上训练了一个弱监督深度学习神经网络。该神经网络准确地产出了一个可解释的影像生物标志物:血管周围和细支气管周围的淋巴细胞套,这是一种GrALT。我们原本预期CD4 T细胞基因在无症状肺部感染中会高表达。然而,在无症状感染的多样性远交系小鼠肺部中,显著差异且高表达的基因却与B细胞活化、增殖和抗原受体信号传导相关,包括Fcrl1、Cd79、Pax5、Cr2和Ms4a1。总体而言,我们的结果表明,遗传控制的B细胞反应对于建立无症状结核分枝杆菌肺部感染具有重要作用。
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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