GSE347085:戊型肝炎病毒宿主及病毒来源插入对原代人肝细胞抗病毒反应的影响

该数据集来自 NCBI GEO(GSE347085),对三名供体的原代人肝细胞(PHH)进行 bulk RNA 测序,比较感染携带不同高变区(HVR)插入(RPS17、HVR 重复、SERPINA1、TRIM22)的 HEV-3 变异株后的宿主转录组反应,重点关注先天免疫激活,并量化子代病毒滴度以比

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基因组分类GPL308829606
GSE347085: Impact of hepatitis E virus host- and virus-derived insertions on the antiviral response in primary human hepatocytes

基本信息

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基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE347085:戊型肝炎病毒宿主及病毒来源插入对原代人肝细胞抗病毒反应的影响

Impact of hepatitis E virus host- and virus-derived insertions on the antiviral response in primary human hepatocytes

该数据集来自 NCBI GEO(GSE347085),对三名供体的原代人肝细胞(PHH)进行 bulk RNA 测序,比较感染携带不同高变区(HVR)插入(RPS17、HVR 重复、SERPINA1、TRIM22)的 HEV-3 变异株后的宿主转录组反应,重点关注先天免疫激活,并量化子代病毒滴度以比较复制适应度。数据可用于研究戊型肝炎病毒宿主-病毒互作、HVR 插入对病毒复制与抗病毒免疫的影响,以及慢性化相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 13 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景与目的:尽管戊型肝炎病毒(HEV,Paslahepevirus balayani)感染造成全球疾病负担,但 HEV 发病机制及进展为慢性感染的宿主-病毒互作仍不完全清楚。本研究旨在表征原代人肝细胞(PHH)感染携带高变区(HVR)不同宿主来源和病毒来源插入的 HEV 变异株后的宿主转录组反应,重点关注先天免疫激活。作为具有高生理相关性的模型系统,我们使用了原代人肝细胞(PHH)。方法:我们对来自三名供体的 PHH 进行了 bulk RNA 测序,这些 PHH 感染了携带不同 HVR 插入(RPS17、HVR 重复、SERPINA1、TRIM22)的 HEV-3 变异株,这些插入此前已在一位慢性 HEV 患者体内被鉴定。为比较不同插入变异株的复制适应度,我们量化了子代病毒滴度,并

【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:GPL30882、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=GSE347085

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 05 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

背景与目的:尽管戊型肝炎病毒(HEV,Paslahepevirus balayani)感染构成全球负担,但HEV致病及进展为慢性感染的宿主-病毒相互作用机制仍不完全清楚。本研究旨在表征宿主对携带不同宿主源和病毒源高变区(HVR)插入片段的HEV变异株感染的转录组学应答,重点关注先天免疫激活。作为具有高度生理相关性的模型系统,我们使用了原代人肝细胞(PHHs)。方法:我们对来自三名供体的PHHs进行了批量RNA测序,这些细胞分别感染了携带不同HVR插入片段(RPS17、HVR重复、SERPINA1、TRIM22)的HEV-3变异株,这些插入片段此前已在一位慢性HEV患者体内被鉴定。为比较不同插入变异株的复制适应性,我们定量了细胞转录组中的子代病毒滴度和病毒RNA reads。在感染后多个时间点详细分析了宿主转录组学应答,以评估病毒诱导的差异基因表达。

为进一步表征不同HVR插入变异株对HEV感染的反应,我们进行了基因本体术语富集分析,并鉴定了单个HEV诱导基因。结果:感染后72小时(h p.i.),所有PHH供体及HVR插入变异株的子代病毒滴度相当。供体1和2对HEV感染产生了强烈的宿主反应,其特征为感染后72小时广泛的基因失调和干扰素刺激基因(ISG)上调。相比之下,供体3表现出极少的病毒诱导转录变化。在所有变异株中,与RPS17、SERPINA1和TRIM22插入变异株相比,HVR重复插入变异株始终触发较弱的宿主反应,差异表达基因显著更少,ISG诱导降低。基因本体术语分析显示,感染后抗病毒通路富集

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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