COVID-19 早期混合血清中针对人冠状病毒的线性 B 细胞表位分析
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 COVID-19 早期混合血清中针对人冠状病毒的线性 B 细胞表位分析

基本信息
资源简介
COVID-19 早期混合血清中针对人冠状病毒的线性 B 细胞表位分析
Profiling of linear B-cell epitopes against human coronaviruses in pooled sera sampled early in the COVID-19 pandemic
该数据集来自 search.dataone.org,主题为 COVID-19 早期混合血清中针对人冠状病毒的线性 B 细胞表位分析。数据基于高密度肽微阵列平台,使用覆盖七种主要感染人类冠状病毒全蛋白组的 13 氨基酸重叠肽(重叠 11 个氨基酸),与来自 8 例 PCR 确诊 COVID-19 康复者和 8 例大流行前对照的混合血清孵育,用于研究抗体对线性 B 细胞表位的识别。数据可用于抗体反应分析、表位定位及体液免疫研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:抗体在针对传染性病原体的免疫防御中发挥关键作用。理解 B 细胞识别的潜在过程不仅具有基础研究意义,还支持诊断和治疗领域的重要应用。尽管构象 B 细胞表位识别的本质复杂,线性 B 细胞表位提供了一种直接的方法,可能简化为肽识别。方法:使用代表已知感染人类的七种主要冠状病毒全蛋白组的重叠肽方法,我们分析了来自八例 PCR 确诊 COVID-19 康复者和八例大流行前对照的混合血清。使用高密度肽微阵列平台,原位合成重叠 11 个氨基酸的 13 聚体肽并与混合初级血清样本孵育,随后进行 dev
【主题与分类】
主题标签:Antibody response、SARS CoV 2、Microarrays、Epitope mapping、Humoral immunity、Coronaviruses、Blood serum。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Acf32792606c4fc8c9001125a140c4da37625839b6f1ac4610c08319f3ea8cde8
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景:抗体在抵御感染性病原体的免疫防御中发挥关键作用。理解B细胞识别的潜在过程不仅具有基础研究意义,还支持诊断和治疗领域的重要应用。尽管构象性B细胞表位识别的本质固有复杂,线性B细胞表位提供了一种直接的方法,可能可简化为肽识别。方法:利用代表已知感染人类的七种主要冠状病毒全蛋白质组的重叠肽方法,我们分析了来自八名PCR确诊的COVID-19康复者和八名大流行前对照者的混合血清。使用高密度肽微阵列平台,原位合成重叠11个氨基酸的13聚体肽,并与混合的初级血清样本孵育,随后用荧光染料标记的抗IgG和抗IgA二抗进行显色。
检测到相互作用……肽微阵列设计 肽微阵列是使用七种人类冠状病毒(HCoVs)的蛋白质组设计的:·     HCoV-229E:7种蛋白质 ·     HCoV-HKU1(N1):8种蛋白质 ·     HCoV-NL63:6种蛋白质 ·     HCoV-OC43:9种蛋白质 ·     MERS-CoV:9种蛋白质 ·     SARS-CoV:14种蛋白质 ·     SARS-CoV-2:13种蛋白质 开放阅读框(ORF)1a被排除在所有HCoV蛋白质组之外,因为ORF1ab涵盖了这些序列。作为阳性对照病原体,包含了人巨细胞病毒(HCMV,AD169株)的完整蛋白质组(由190种蛋白质组成)以及扎伊尔埃博拉病毒(Mayinga-76株,EBOZM)的完整蛋白质组(由9种蛋白质组成)。这265条蛋白质序列被表示为长度为13个氨基酸的肽段,相邻肽段重叠11个氨基酸,并以2个氨基酸为步长平移。由此共产生66581条非冗余的病毒来源肽序列。作为背景结合对照的来源,3900
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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