Peripheral priming induces plastic transcriptomic and proteomic responses in circulating neutrophils required for pathogen containment
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When using any of this data, please cite the corresponding manuscript Rainer Kaiser et al., Peripheral priming induces plastic transcriptomic and proteomic responses in circulating neutrophils required for pathogen containment. Sci. Adv. 10, eadl1710 (2024). DOI:10.1126/sciadv.adl1710 Original Data The following files contain all count data for the original data of this manuscript: sepsis1_raw_feature_bc_matrix.h5 -> raw feature barcode matrix for sepsis1 sequencingsepsis1_velocyto.loom -> velocyto matrices for sepsis1sepsis2_raw_feature_bc_matrix.h5 -> raw feature barcode matrix for sepsis2 sequencingsepsis2_velocyto.loom -> velocyto matrices for sepsis2 sepsis_seurat.rds -> processed Seurat object containing original data cells. (Upd.: the meta.data-column "cellnames" contains the cell type annotation given in Figure 1B) Original Data Scripts process.R -> main analysis scriptfunctions.R -> helper functions for main analysis scriptenrichmentAnalysis.R -> script running the enrichment analysisprocess_wgcna.R -> script performing the wgcna analysisvelocities_step1.R -> script performing velocity analysis (from seurat to data matrices)velocities_step2.py -> actual velocity analysisGSE137539 Re-Analysis gse137539_processed.Rds -> processed seurat objectgse137539_process.R -> analysis script Bulk Analysis MOUSE_SEPTIC_SEPTICACT.inex.DirectDESeq2.xlsx-> Raw UMI counts (intronic+exonic from zUMIs) and DE genesMOUSE_SEPTIC_SEPTICACT.inex.DirectDESeq2.tsv.GeneOntology.BP.up.gsea.tsv -> Gene Set Enrichment Analysis on up-regulated genes using Gene Ontology Biological Process
使用本数据集时，请引用对应研究论文。 Rainer Kaiser 等人，《外周预刺激诱导循环中性粒细胞发生可塑性转录组与蛋白质组应答，该应答为病原体清除所必需》，发表于《Science Advances》10, eadl1710 (2024)，DOI:10.1126/sciadv.adl1710 ### 原始数据集 以下文件包含本论文原始数据的全部计数数据： sepsis1_raw_feature_bc_matrix.h5 → sepsis1 测序的原始特征条形码矩阵 sepsis1_velocyto.loom → sepsis1 的 velocyto 矩阵文件 sepsis2_raw_feature_bc_matrix.h5 → sepsis2 测序的原始特征条形码矩阵 sepsis2_velocyto.loom → sepsis2 的 velocyto 矩阵文件 sepsis_seurat.rds → 包含原始数据细胞的处理后 Seurat 对象（更新：元数据列"cellnames"包含图1B中给出的细胞类型注释） ### 原始数据分析脚本 process.R → 主分析脚本 functions.R → 主分析脚本的辅助函数 enrichmentAnalysis.R → 富集分析执行脚本 process_wgcna.R → 执行加权基因共表达网络分析（WGCNA）的脚本 velocities_step1.R → 用于将 Seurat 对象转换为数据矩阵的速度分析预处理脚本 velocities_step2.py → 实际执行的速度分析脚本 ### GSE137539 数据集重分析 gse137539_processed.Rds → 处理后的 Seurat 对象 gse137539_process.R → 分析脚本 ### 批量数据分析 MOUSE_SEPTIC_SEPTICACT.inex.DirectDESeq2.xlsx → 原始唯一分子标识符（Unique Molecular Identifier，UMI）计数（包含 zUMIs 产出的内含子区与外显子区计数）及差异表达基因 MOUSE_SEPTIC_SEPTICACT.inex.DirectDESeq2.tsv.GeneOntology.BP.up.gsea.tsv → 基于基因本体生物过程（GO-BP）对上调基因进行的基因集富集分析（GSEA）结果文件
