单细胞分析揭示结核分枝杆菌ESX-1介导感染小鼠肺部抗炎巨噬细胞积聚
源站描述显示,研究利用多种单细胞 RNA 测序技术,探讨结核分枝杆菌 ESX-1 在小鼠及小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDM)中对单核吞噬细胞(MNP)异质性和应答的作用,并结合空间转录组学分析 MTB 病灶内的抗炎信号

基本信息
资源简介
单细胞分析揭示结核分枝杆菌ESX-1介导感染小鼠肺部抗炎巨噬细胞积聚
Single-cell analysis reveals M. tuberculosis ESX-1-mediated accumulation of anti-inflammatory macrophages in infected mouse lungs
该数据集来自 search.dataone.org,属于呼吸系统疾病/肺结核分类,主题涉及 Vizgen、transcriptomics、MERFISH 和 spatial。源站描述显示,研究利用多种单细胞 RNA 测序技术,探讨结核分枝杆菌 ESX-1 在小鼠及小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDM)中对单核吞噬细胞(MNP)异质性和应答的作用,并结合空间转录组学分析 MTB 病灶内的抗炎信号。数据可用于研究 ESX-1 依赖的 MNP 募集与分化、抗炎转录特征及空间分布(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):结核分枝杆菌(MTB)ESX-1 是一种 VII 型分泌系统,是促使 MTB 在肺单核吞噬细胞(MNP)内存活的关键毒力决定因素,但其对 MNP 募集和分化的影响仍不清楚。在此,我们使用多种单细胞 RNA 测序技术,研究了 ESX-1 在小鼠和小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDM)中对 MNP 异质性和应答的作用。我们发现,ESX-1 是 MTB 募集具有高 MTB 载量的多种 MNP 亚群所必需的。此外,MTB 以 ESX-1 依赖的方式在 MNP 和 BMDM 中诱导抗炎转录特征。空间转录组学揭示,在 MTB 病灶内抗炎信号上调,其中单核细胞来源的巨噬细胞集中在 MTB 感染细胞附近。总之,我们的发现表明,MTB ESX-1 促进募集和分化
【主题与分类】
主题标签:Vizgen、transcriptomics、MERFISH、spatial。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Af93d049831ee00f86391241724d3e77dc919e6e7541beb4131013c90fb3922cf
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
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- OpenDataLab:
数据说明
结核分枝杆菌(MTB)的ESX-1是一种VII型分泌系统,是促使MTB在肺单核吞噬细胞(MNP)内存活的关键毒力决定因素,但其对MNP募集和分化的影响仍不清楚。本研究利用多种单细胞RNA测序技术,在小鼠及小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDM)中研究了ESX-1在MNP异质性和应答中的作用。我们发现,ESX-1是MTB募集具有高MTB负荷的多种MNP亚群所必需的。此外,MTB以ESX-1依赖的方式在MNP和BMDM中诱导抗炎转录特征。空间转录组学揭示,在MTB病灶内抗炎信号上调,单核细胞来源的巨噬细胞集中分布于MTB感染细胞附近。总之,我们的研究结果表明,MTB ESX-1促进抗炎性MNP的募集和分化,MTB可感染并操纵这些细胞以利于自身存活。
重要的是,我们提供了……空间转录组学。肺组织经右心室用10 mL PBS/2 mM EDTA灌洗,随后通过气管注入1 mL与PBS按1:1混合的最佳切割温度包埋剂(OCT)使其膨胀。以约75 CFU/只的剂量气溶胶感染H37Rv-zsGreen的C57BL/6小鼠,感染28天后处死。肺组织包埋于OCT中,速冻并保存于-80°C以备后续冷冻切片。为确认质量,从每个组织块中提取RNA(QIAGEN RNeasy Mini Kit,货号74104),并在Agilent Tapestation系统上分析其数量,获得RNA完整性值(RIN)126。随后将OCT包埋的组织块在-20°C下冷冻切片至10 μm厚度,并贴装于MERSCOPE载玻片(Vizgen,PN 20400001)上。贴装的组织立即用4% PFA在37°C下固定30分钟,用PBS洗涤3次,并保存于4°C的70%乙醇中不超过1个月,之后按照制造商方案(MERSCOPE)并如前所述83进行操作,其中
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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