轻/中度SARS-CoV2感染纵向轨迹揭示恢复期病毒特异性免疫的关键前兆与预测因子
该数据集来自NCBI GEO(GSE173590),针对轻/中度SARS-CoV2感染人群开展纵向多模态免疫分析,涵盖从症状出现15天内至100天以上的连续采样

基本信息
资源简介
轻/中度SARS-CoV2感染纵向轨迹揭示恢复期病毒特异性免疫的关键前兆与预测因子
Longitudinal trajectories of mild/moderate SARS-CoV2 infection reveals key precursors and predictors of convalescent virus-specific immunity
该数据集来自NCBI GEO(GSE173590),针对轻/中度SARS-CoV2感染人群开展纵向多模态免疫分析,涵盖从症状出现15天内至100天以上的连续采样。数据包括单细胞转录组、单细胞ATAC、流式细胞术、血清蛋白、病毒特异性细胞与体液免疫应答及临床注释,并与未感染对照比较。可用于研究急性期免疫激活特征、年龄相关炎症差异,以及预测恢复期病毒特异性免疫的关键前兆因子(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):SARS-CoV2感染导致临床异质性表现,部分由与免疫系统的复杂纵向相互作用驱动。鉴于全球感染人数超过1亿,轻症COVID-19的公共卫生负担巨大,但多数研究聚焦于重症和致死性COVID-19。我们招募了一个轻症COVID-19队列,进行单免疫细胞的多模态免疫表型分析(scRNAseq、scATACseq、流式细胞术)、血清蛋白、病毒特异性细胞和体液免疫应答,以及从急性感染早期到恢复期的临床注释。样本从症状出现后15天内的急性感染早期至超过100天纵向采集。与未感染对照比较显示,在症状出现后15天,与急性病毒感染应答一致的显著免疫激活,且年龄较大(>=40)者炎症反应更强。
【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: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=GSE173590
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 25 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
SARS-CoV2感染导致临床上异质性表现,部分由与免疫系统复杂的纵向相互作用所驱动。鉴于全球超过1亿人感染,轻症COVID-19的公共卫生负担巨大,但大多数研究集中在重症和致死性COVID-19上。我们招募了一个轻症COVID-19队列,进行多模式免疫表型分析,包括单免疫细胞分析(scRNAseq、scATACseq、流式细胞术)、血清蛋白、病毒特异性细胞和体液免疫反应,以及从急性感染早期到恢复期的临床注释。样本从症状出现后15天内的急性感染早期纵向采集至超过100天。与未感染对照组比较,发现在症状出现后15天时,与急性病毒感染反应一致的显著免疫激活,且年龄较大(≥40岁)参与者相比年轻(<40岁)参与者表现出更强的炎症反应。I型、II型和III型干扰素反应在几乎所有PBMC亚群中最一致地上调。
在感染早期,浆母细胞扩增,并伴有活跃的IFNL和IFNG信号特征,将早期炎症和IFN反应与通过抗体控制病毒复制联系起来。scRNAseq的纵向模型证实,大多数炎症通路随时间推移而下降,包括I型和II型IFN信号,以及检测病毒复制的先天危险传感器(TLR、RIG-I)信号。相比之下,随时间表达增加的基因富集于EMT和伤口愈合通路。大多数参与者在症状出现后>30天的恢复期显示炎症特征持续衰减,但出现PASC者除外。尽管急性后遗症PASC与康复期参与者之间的病毒特异性适应性免疫反应相似,但PASC参与者在症状出现后>30天显示持续的血清细胞因子和趋化因子差异,包括IL5、TNF、IL-12p70和可溶性CD28升高。scR
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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