妊娠期COVID相关子痫前期胎盘功能障碍转录组证据

该数据集来自NCBI GEO,包含妊娠期COVID-19相关子痫前期胎盘组织的bulk RNA测序数据,覆盖四组样本:大流行前无并发症妊娠、大流行前子痫前期妊娠、无高血压疾病的COVID-19妊娠、以及COVID-19合并子痫前期或其他妊娠期高血压疾病的妊娠

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基因组分类GPL301739606COVID-19
GSE313868: Transcriptomic evidence of placental dysfunction in gestational COVID associated preeclampsia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

妊娠期COVID相关子痫前期胎盘功能障碍转录组证据

Transcriptomic evidence of placental dysfunction in gestational COVID associated preeclampsia

该数据集来自NCBI GEO,包含妊娠期COVID-19相关子痫前期胎盘组织的bulk RNA测序数据,覆盖四组样本:大流行前无并发症妊娠、大流行前子痫前期妊娠、无高血压疾病的COVID-19妊娠、以及COVID-19合并子痫前期或其他妊娠期高血压疾病的妊娠。数据可用于识别差异表达基因,探索SARS-CoV-2感染与胎盘功能障碍及子痫前期样表现之间的分子机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:妊娠期SARS-CoV-2感染与不良妊娠结局(包括子痫前期,PE)数量或频率增加相关。此前已有报道称,受COVID-19疾病影响的妊娠中出现类似PE特征的胎盘异常。然而,将SARS-CoV-2感染与胎盘功能障碍及PE样表现联系起来的分子机制仍知之甚少。方法:我们对四组胎盘组织进行了bulk RNA测序:无异常的大流行前妊娠(preCOVID-19,n=10)、大流行前子痫前期妊娠(PE,n=10)、无PE的COVID-19妊娠(COVID no HDP,n=28)、以及合并PE或其他妊娠期高血压疾病(HDP)的COVID-19妊娠(称为COVID HDP,n=10)。应用似然比(LRT)检验来识别差异表达基因(DEGs)……

【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:GPL30173、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=GSE313868

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 30 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

引言:妊娠期SARS-CoV-2感染与不良妊娠结局(包括子痫前期(PE))数量或频率增加相关。既往已有报道称,在受COVID-19疾病影响的妊娠中可观察到类似PE特征表现的胎盘异常。然而,将SARS-CoV-2感染与胎盘功能障碍及PE样表现联系起来的分子机制仍知之甚少。方法:我们对四组胎盘组织进行了bulk RNA测序:无异常的大流行前妊娠(preCOVID-19,n=10)、大流行前子痫前期妊娠(PE,n=10)、无PE的COVID-19妊娠(COVID no HDP,n=28),以及伴有PE或其他妊娠期高血压疾病(HDP)的COVID-19妊娠(称为COVID HDP,n=10)。应用似然比(LRT)检验以识别组间差异表达基因(DEGs)。进行基因集富集分析(GSEA),以识别病理组相较于preCOVID-19组中富集的通路。使用已报道的PE基因面板将表达谱与先前定义的PE亚型进行比对。

结果:LRT检验识别出一组在四组间差异表达的16个基因(校正p值<0.05),呈现逐步上调趋势——在COVID-19前无异常妊娠中最低,其次为不伴HDP的COVID-19,再次为COVID-19前PE,而在COVID-19 HDP胎盘中最高。该基因簇包括与胎盘功能障碍相关的基因,如LAMA5、BTNL9。COVID HDP与PE组聚类在一起,共同表现为FLT1、ENG等基因的上调,而MORN3和TAP1为COVID HDP所独有。COVID无HDP组形成独立聚类,以SNX10和MTF1上调及该组其余所有基因下调为特征。形态发生相关本体在所有病理组中均富集。然而,免疫相关通路,如T细胞活化和细胞因子信号传导,在t

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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