JDM PBMCs 的 CITEseq 数据集

源站描述显示,研究针对不同疾病活动阶段的幼年皮肌炎患者外周血单个核细胞,联合单细胞转录组与表面蛋白表达进行分析,发现诊断时 B 细胞区室向未成熟初始状态偏移,并伴有提示 Th2 介导炎症的 T 细胞特征,且疾病静止后仍持续存在;网络分析还揭示 I 型干扰素反应在全部样本中过度激活

cellxgene
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基因组分类juvenile dermatomyositisnormal
CITEseq of JDM PBMCs

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

JDM PBMCs 的 CITEseq 数据集

该数据集为来自 cellxgene.cziscience.com 的 JDM PBMCs 的 CITEseq 数据,属于皮肤疾病/其他分类。源站描述显示,研究针对不同疾病活动阶段的幼年皮肌炎患者外周血单个核细胞,联合单细胞转录组与表面蛋白表达进行分析,发现诊断时 B 细胞区室向未成熟初始状态偏移,并伴有提示 Th2 介导炎症的 T 细胞特征,且疾病静止后仍持续存在;网络分析还揭示 I 型干扰素反应在全部样本中过度激活。数据可用于免疫细胞状态与疾病活动关联的分类研究(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):幼年皮肌炎(JDM)是几种儿童期起病的自身免疫性疾病之一,以 I 型干扰素反应和自身抗体为特征。由于对疾病如何从免疫系统中失调的细胞状态产生尚不完全了解,治疗选择有限。因此,我们使用单细胞转录组学结合表面蛋白表达,研究了处于不同疾病活动阶段的 JDM 患者的血液。通过对 PBMC 进行免疫表型分析,我们观察到 B 细胞区室向未成熟初始状态的偏移是诊断时 JDM 的一个标志。此外,我们发现 B 细胞的这些变化与提示 Th2 介导炎症的 T 细胞特征同时出现,且这些特征在疾病静止后仍持续存在。我们应用网络分析揭示,I 型干扰素反应在所有

【主题与分类】

主题标签:juvenile dermatomyositis、normal。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://cellxgene.cziscience.com/collections/c672834e-c3e3-49cb-81a5-4c844be4a975

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源站:https://cellxgene.cziscience.com/collections/c672834e-c3e3-49cb-81a5-4c844be4a975

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

幼年型皮肌炎(JDM)是几种儿童期起病的自身免疫性疾病之一,其特征为I型干扰素反应和自身抗体。由于对疾病如何从免疫系统中失调的细胞状态产生尚不完全了解,治疗选择有限。因此,我们采用单细胞转录组学结合表面蛋白表达,研究了不同疾病活动阶段的JDM患者血液。通过对外周血单个核细胞进行免疫表型分析,我们观察到B细胞区室向未成熟初始状态的偏移是JDM诊断时的标志。此外,我们发现这些B细胞变化与提示Th2介导炎症的T细胞特征并行,且这些特征在疾病静止期仍持续存在。我们应用网络分析揭示,所有免疫群体中I型干扰素反应的过度激活与先前被掩盖的细胞状态相协调,包括CD4+ T细胞中功能失调的蛋白质加工以及NK、CD8+ T细胞和gdT细胞中细胞死亡程序的调控。

这些发现共同揭示了幼年型皮肌炎背后协调一致的免疫失调,并为恢复免疫功能平衡的策略提供了见解。疾病:幼年型皮肌炎,正常。组织:血液。检测方法:10x 3’ v3。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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