人肾活检组织单细胞分析揭示BK多瘤病毒感染的上皮与免疫细胞反应

该数据集来自NCBI GEO,包含人肾移植活检组织的单细胞RNA测序数据,用于比较未感染对照与BK多瘤病毒感染两个阶段(病毒血症上升期与免疫抑制减量后的消退期)的细胞类型特异性反应

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时间序列分类GPL246769606
GSE317012: Single-cell analysis of human kidney biopsy tissue reveals epithelial and immune cell responses to BK polyomavirus infection

基本信息

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分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

人肾活检组织单细胞分析揭示BK多瘤病毒感染的上皮与免疫细胞反应

Single-cell analysis of human kidney biopsy tissue reveals epithelial and immune cell responses to BK polyomavirus infection

该数据集来自NCBI GEO,包含人肾移植活检组织的单细胞RNA测序数据,用于比较未感染对照与BK多瘤病毒感染两个阶段(病毒血症上升期与免疫抑制减量后的消退期)的细胞类型特异性反应。数据可用于研究BK病毒性肾病中上调基因富集的核糖体生物合成、翻译、能量重构、伤口愈合、细胞应激、抗原呈递和免疫信号等通路,以及仅病毒血症而无肾病时的上皮细胞反应,为理解BKV感染致损伤的分子机制提供资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BK多瘤病毒(BKV)感染与损伤及随后的移植物丢失相关,原因在于损伤程度或排斥反应。然而,驱动损伤及后续不良结局的分子机制仍知之甚少。在一项横断面研究中,利用肾同种异体移植活检的单细胞RNA测序,评估未感染对照与BKV感染两个不同阶段(峰值期:病毒血滴度上升;消退期:免疫抑制减量后滴度下降)之间的细胞类型特异性反应。在BK病毒性肾病(BKVN)中上调的基因富集于多瘤病毒感染标志,包括核糖体生物合成、翻译和能量重构。其他富集的通路包括伤口愈合、细胞应激、抗原呈递和免疫信号。即使没有BKVN(仅峰值期BK病毒血症),上皮细胞c

【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:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE317012

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 04 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

BK多瘤病毒(BKV)感染与损伤及随后的移植物丢失相关,其机制在于损伤程度或排斥反应。然而,驱动损伤及后续不良结局的分子机制仍知之甚少。在一项横断面研究中,利用肾脏同种异体移植活检的单细胞RNA测序,评估了未感染对照组与BKV感染两个不同阶段(峰值期:病毒血滴度上升;缓解期:免疫抑制减量后病毒滴度下降)之间细胞类型特异性反应。在BK病毒性肾病(BKVN)中上调的基因富集于多瘤病毒感染标志性特征,包括核糖体生物合成、翻译和能量重构。其他富集的通路包括伤口愈合、细胞应激、抗原呈递和免疫信号传导。即使没有BKVN(仅BK病毒血症峰值期),上皮细胞也表达伤口愈合、细胞应激和细胞外基质重塑的特征。在单细胞分辨率下,体内肾小管细胞反应已通过细胞培养模型中BKV感染细胞的单细胞转录组数据得到验证。

尽管存在相似之处,体内肾小管细胞经历了有利于脂肪酸氧化的代谢适应以及培养模型中未观察到的促炎反应,这很可能源于先天性和适应性免疫系统的缺失。尽管存在淋巴细胞减少和免疫抑制治疗,在与病毒血症峰值相关的活检中,受者来源的肾内适应性免疫细胞比例扩大,同时伴有先天免疫反应的激活。在感染的消退阶段,适应性免疫细胞持续表现出持续性炎症信号传导和能量代谢重塑。这些关于BKV相关损伤的新见解可能对临床管理和改善移植物结局具有重要意义。

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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