造血干细胞移植患者HCMV再激活期间血液区室表达谱分析

该数据集来自NCBI GEO,聚焦造血干细胞移植患者在人巨细胞病毒(HCMV)再激活期间的外周血单个核细胞(PBMC)。研究利用高通量测序分析PBMC中的病毒DNA、病毒转录本及细胞转录组,发现各PBMC群体病毒DNA和转录本水平极低,且以立即早期基因为主,提示未完成完整生产性周期

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE161752: Profiling the blood compartment of Hematopoietic Stem Cell Transplant patients during Human Cytomegalovirus reactivation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

造血干细胞移植患者HCMV再激活期间血液区室表达谱分析

Profiling the blood compartment of Hematopoietic Stem Cell Transplant patients during Human Cytomegalovirus reactivation

该数据集来自NCBI GEO,聚焦造血干细胞移植患者在人巨细胞病毒(HCMV)再激活期间的外周血单个核细胞(PBMC)。研究利用高通量测序分析PBMC中的病毒DNA、病毒转录本及细胞转录组,发现各PBMC群体病毒DNA和转录本水平极低,且以立即早期基因为主,提示未完成完整生产性周期。数据可用于研究HCMV再激活时血液区室的宿主转录反应及病毒-宿主互作(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人巨细胞病毒(HCMV)再激活是造血干细胞移植(HSCT)患者发病和死亡的主要感染性原因。HCMV再激活的特征是血液中检测到病毒DNA(DNA血症),然而,在HCMV再激活期间血液区室的作用尚未得到充分表征。我们使用强大的分子工具,在HCMV再激活的HSCT患者DNA血症期间,表征了外周血单个核细胞(PBMC)中的HCMV感染。令人惊讶的是,我们发现所有PBMC群体中病毒DNA水平极低,病毒转录本水平也极低。值得注意的是,这些样本中检测到的病毒转录本主要是立即早期基因,表明这些细胞未经历完整的生产性周期。细胞转录组分析揭示了高DN

【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:GPL18573、9606。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE161752

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 26 202,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

人巨细胞病毒(HCMV)再激活是造血干细胞移植(HSCT)患者中导致发病和死亡的主要感染性原因。HCMV再激活的特征是可在血液中检测到病毒DNA(DNA血症),然而,在HCMV再激活过程中血液隔室的作用尚未得到充分表征。我们利用强大的分子工具,对HCMV再激活的HSCT患者DNA血症期间外周血单个核细胞(PBMC)中的HCMV感染进行了表征。令人惊讶的是,我们发现所有PBMC群体中病毒DNA水平极低,病毒转录本水平也极低。值得注意的是,这些样本中检测到的病毒转录本主要为即刻早期基因,表明这些细胞并未经历完整的生产性周期。细胞转录组分析揭示了高DNA血症样本中特征性的转录变化,提示HCMV特异性T细胞的发育以及调节性T细胞功能的抑制。

总体而言,我们的数据表明,在HCMV再激活的HSCT患者中,DNA血症与独特的免疫特征相关,但不一定伴随PBMCs的显著感染,且PBMCs并未被有效感染。这些发现对于理解再激活期间血液隔室在HCMV进展和控制中的作用具有重要意义。

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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