SARS-CoV-2疫苗接种后脑脱髓鞘患者的PBMC与CSF细胞转录组及免疫组库分析
该数据集来自一名接种SARS-CoV-2 mRNA疫苗后出现右手笨拙并诊断为脑瘤样脱髓鞘的男性患者,对其PBMC和CSF细胞进行了高通量单细胞RNA测序及免疫组库分析

基本信息
资源简介
SARS-CoV-2疫苗接种后脑脱髓鞘患者的PBMC与CSF细胞转录组及免疫组库分析
GSE296814 数据集记录了一例接种 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗后出现神经系统症状的男性患者的转录组与免疫组库分析结果。该患者在接种疫苗后出现右手笨拙,并被诊断为脑瘤样脱髓鞘(cerebral tumefactive demyelination)。研究者对其外周血单个核细胞(PBMC)和脑脊液(CSF)细胞进行了高通量单细胞 RNA 测序及免疫组库分析,以刻画这两类细胞群体的转录组特征与免疫受体库组成。数据集由 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov)发布,作者为 Takaya、Kitano,发布时间为 May 09 202,归类于感染性疾病 / 其他,主题标签涉及高通量测序表达谱分析、GPL24676 平台与物种 9606(人类)。数据集包含 1 个文件,样例文件为 GSE296814_series_matrix.txt.gz。
【数据集背景】
该数据集围绕一例与 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗接种时间相关的脑部脱髓鞘事件展开。源站描述指出,一名男性在接种针对 SARS-CoV-2 的 mRNA 疫苗后出现右手笨拙,随后被诊断为脑瘤样脱髓鞘。为探究这一临床事件中的免疫与转录特征,研究者采集其 PBMC 与 CSF 细胞,开展高通量单细胞 RNA 测序和免疫组库分析。数据集标题即点明其分析对象为 PBMC 与 CSF 细胞的转录组和免疫受体库。
【数据内容】
数据集包含 1 个文件,样例文件名为 GSE296814_series_matrix.txt.gz,格式为 GZIP 压缩包。源站描述表明,数据来自高通量单细胞 RNA 测序与免疫组库分析,分析材料为患者的 PBMC 和 CSF 细胞。主题标签显示其属于高通量测序表达谱分析,涉及 GPL24676 平台与人类(9606)。除上述信息外,源站未提供关于样本数量、细胞数、基因数、组库克隆数等具体指标。
【采集与来源】
数据来源于 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),作者为 Takaya、Kitano,发布时间为 May 09 202。生物样本来自一名接种 SARS-CoV-2 mRNA 疫苗后出现右手笨拙并诊断为脑瘤样脱髓鞘的男性患者,采集材料为其 PBMC 与 CSF 细胞。源站未提供更详细的采样时间、采样机构与伦理审批信息。
【适用场景】
该数据集可用于围绕单细胞转录组与免疫组库分析的研究场景,例如比较 PBMC 与 CSF 细胞群体的转录特征、考察免疫受体库组成,以及探讨疫苗接种后神经系统不良事件相关的免疫学线索。其分类归属为感染性疾病 / 其他,主题涉及高通量测序表达谱分析。源站未提供关于该数据集在其他具体研究用途上的说明。
【使用方法】
可下载数据文件 GSE296814_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码,确认无误后再批量接入分析流程。源站未提供更详细的分析流程或软件参数。
【质量与限制】
数据集仅含 1 个文件,源站未提供样本量、测序深度、细胞数量、质控指标或批次信息,也未提供数据质量评估结论。该数据基于单一患者,源站未说明其可推广性。使用时应结合源站原始记录核实相关细节。
【引用与许可】
作者为 Takaya、Kitano,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,发布时间为 May 09 202。源站未提供许可条款与具体引用格式,使用前应查阅源站页面获取引用与许可信息。
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE296814
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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
一名男性在接种针对SARS-CoV-2的mRNA疫苗后出现右手笨拙,被诊断为脑部瘤样脱髓鞘病变。使用其PBMC和CSF细胞进行了高通量单细胞RNA测序和免疫组库分析。
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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