PRJNA976394：微流控免疫血清组学检测揭示与COVID-19病理及疫苗保护的系统级关联

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA976394

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数据说明

过去几年，包括NCI SeroNet计划在内的全球范围内，一直在致力于开发高信息量的血清学检测方法，以评估针对COVID-19的免疫保护质量。尽管疫苗接种已广泛推广并展现出卓越效力，但免疫功能改变的患者（如血液系统恶性肿瘤和自身免疫性疾病患者）仍面临风险，需要在全方位进行快速的血清学和免疫学评估以管理这些患者。在此，我们开发了一种微流控高多重免疫血清组学检测方法，可同时检测多达50份血浆或血清样本中的多达50种可溶性标志物，包括35种血浆蛋白、覆盖所有主要变异株的11种抗刺突/RBD IgG抗体以及对照品。我们的检测方法在单次运行中实现了五重复检测，具有高通量、低样本体积输入、高重现性和高准确度的特点。该方法应用于1,012份血液样本的检测，包括对127例患者和21例健康供者多个时间点血清的深入分析，这些样本来自急性COVID感染或疫苗接种。

蛋白质关联矩阵分析揭示了不同的免疫介质蛋白模块，这些模块在血液系统恶性肿瘤患者和接受B细胞清除治疗的自身免疫性疾病患者中，表现出蛋白质-蛋白质协同作用多样性降低的特征。血清学分析表明，感染COVID的血液系统恶性肿瘤患者尽管抗刺突IgG水平较高，但抗RBD抗体应答受损，这可能与B细胞克隆型多样性有限和功能缺陷有关，并进一步通过单细胞BCR和转录组测序得到证实。这些发现强调了为这些高危患者制定个体化免疫策略的重要性，并提供了一个在系统层面监测其应答的信息化工具。总体设计：通过结合单细胞RNA测序（scRNA-seq）和

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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