重症COVID-19患者单核细胞的表观遗传与转录组重塑

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE188573

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

COVID-19的临床表现涵盖广泛的临床表型，从无症状和轻症到重型和危重型。重型和危重型COVID-19患者的特征在于髓系区室（尤其是单核细胞）的显著失调；然而，关于这些细胞在重型COVID-19患者高炎症反应中的表观遗传调控，目前知之甚少。在本研究中，我们获取了重型COVID-19患者单核细胞的DNA甲基化组和转录组。我们观察到剧烈的DNA甲基化变化，涵盖I型干扰素（IFN）功能受损、抗原呈递功能受损等，这与基因表达变化相一致，支持DNA甲基化改变在髓系区室失调中的相关性。这些变化与细菌性脓毒症中发生的变化相似，但也鉴定出了由病毒感染导致的特定功能。此外，还发现DNA甲基化改变与序贯器官衰竭评估（SOFA）评分之间存在渐进关系，且与IFNγ产生和T辅助1细胞细胞因子产生相关。

对其他免疫细胞类型的单细胞转录组分析，得以推断单核细胞与NK细胞、浆B细胞和T细胞等其他细胞类型之间通讯的失调，这可以部分解释单核细胞表观基因组失调，从而使这些患者中的失调反应持续存在。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。