GSE245577:人接触性过敏中不同皮肤驻留细胞群体的相关性

该数据集来自 NCBI GEO(GSE245577),聚焦人接触性过敏中不同皮肤驻留细胞群体的相关性。源站描述指出金属过敏是迟发型超敏反应的典型代表,分为致敏与激发两个阶段,涉及皮肤驻留细胞活化、金属反应性 T 细胞形成以及细胞毒性 T 细胞主导的激发反应,但组织驻留 T 细胞是否参与尚不明确

geo
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时间序列分类GPL246769606
GSE245577: Relevance of distinct skin-resident cell populations in human contact allergy

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE245577:人接触性过敏中不同皮肤驻留细胞群体的相关性

Relevance of distinct skin-resident cell populations in human contact allergy

该数据集来自 NCBI GEO(GSE245577),聚焦人接触性过敏中不同皮肤驻留细胞群体的相关性。源站描述指出金属过敏是迟发型超敏反应的典型代表,分为致敏与激发两个阶段,涉及皮肤驻留细胞活化、金属反应性 T 细胞形成以及细胞毒性 T 细胞主导的激发反应,但组织驻留 T 细胞是否参与尚不明确。数据集包含 1 个文件(GSE245577_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL24676,可用于研究接触性过敏相关细胞类型与信号(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):金属过敏是迟发型超敏反应的典型例子,分为两个阶段:致敏和激发。致敏发生在初次接触过敏原时,导致皮肤驻留细胞活化并形成金属反应性 T 细胞。在激发阶段,这些 T 细胞发起免疫反应,在暴露约 72 小时后引起瘙痒性湿疹等症状。研究已识别出参与接触性超敏反应启动的两种主要机制:过敏原直接激活先天免疫受体如 Toll 样受体 4,以及通过 NLRP3 炎症小体进行的条件性先天免疫激活。激发阶段以细胞毒性 T 细胞的活性为主,但尚不清楚是仅金属反应性循环 T 细胞还是组织驻留 T 细胞也参与其中。为识别相关细胞类型和信号

【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:GPL24676、9606。本站分类:皮肤疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE245577

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 17 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE245577

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

金属过敏是迟发型超敏反应的典型例子,分为两个阶段:致敏和激发。致敏发生在初次接触过敏原时,导致皮肤驻留细胞活化并形成金属反应性T细胞。在激发阶段,这些T细胞发起免疫反应,在接触后约72小时引起瘙痒性湿疹等症状。研究已确定接触性超敏反应启动涉及两种主要机制:相应过敏原对先天免疫受体(如Toll样受体4)的直接激活,以及通过NLRP3炎症小体的条件性先天免疫激活。激发阶段以细胞毒性T细胞的活性为主导,但尚不清楚是否仅由金属反应性循环T细胞参与,还是组织驻留T细胞也有贡献。为确定介导人类镍超敏反应的相关细胞类型和信号,我们对一名对镍(而非铬)致敏的供者细胞进行了单细胞RNA测序,该供者经表皮分别暴露于稀释剂或两种金属8小时或72小时。

我们的结果表明,镍暴露在8小时内特异性激活了特定亚群的内皮细胞、基底上层角质形成细胞和CCR7+树突状细胞,而铬暴露未观察到这一反应。皮肤驻留T细胞未参与早期超敏反应,因为其在镍暴露8小时后的基因表达保持不变。然而,镍暴露72小时后,皮肤T细胞区室发生了显著变化,包括SELL+中枢记忆T细胞、效应Tc细胞、TH细胞和Treg细胞的浸润。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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