宿主遗传多样性促成实验性埃博拉出血热发病机制

该数据集来自 NCBI GEO(GSE57214),包含 1 个表达谱芯片数据文件,主题为宿主遗传多样性对实验性埃博拉出血热发病机制的影响

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL1740010090疫苗编码
GSE57214: Host genetic diversity enables experimental Ebola hemorrhagic fever pathogenesis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

宿主遗传多样性促成实验性埃博拉出血热发病机制

Host genetic diversity enables experimental Ebola hemorrhagic fever pathogenesis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE57214),包含 1 个表达谱芯片数据文件,主题为宿主遗传多样性对实验性埃博拉出血热发病机制的影响。源站描述指出,扎伊尔埃博拉病毒致死率高,现有小鼠模型无法重现出血热典型症状,限制了致病机制研究与对策评估。该数据可用于分析不同宿主遗传背景下的基因表达差异,探索感染宿主反应与严重埃博拉出血热疾病的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 30 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):扎伊尔埃博拉病毒(ZEBOV)是已知最致命的人类病原体之一,可引起严重出血热,病死率高达70-90%。ZEBOV缺乏有效疫苗或治疗方法,使其成为重大的全球生物防御威胁,西非当前爆发的高致死性新型ZEBOV变异株疫情即为明证。现有的致死性ZEBOV感染小鼠模型不能重现埃博拉出血热(EHF)的标志性症状,包括凝血时间延长、急性肝炎、弥散性血管内凝血(DIC)和出血性休克死亡,因此致病机制研究仅限于非人灵长类(NHP)。这阻碍了在疫情场景中快速评估对策,也妨碍了全面理解宿主对感染的反应如何导致严重EHF疾病。此处我们展示

【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:Expression profiling by array、GPL17400、10090。本站分类:感染性疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE57214

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 08 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

扎伊尔埃博拉病毒(ZEBOV)是已知最致命的人类病原体之一,可引起严重的出血热,病死率高达70-90%。由于缺乏有效的疫苗或治疗方法,ZEBOV被视为重大的全球生物防御威胁,当前西非爆发的高致死性新型ZEBOV变异株疫情便是有力证明。现有的致死性ZEBOV感染小鼠模型无法重现埃博拉出血热(EHF)的标志性症状,包括血液凝固时间延长、急性肝炎、弥散性血管内凝血(DIC)以及出血性休克导致的死亡,因此致病机制研究仅限于非人灵长类动物(NHP)。这阻碍了在疫情爆发场景下快速评估应对措施,也妨碍了全面理解宿主对感染的反应如何促成严重EHF疾病。在此,我们证明,来自协作交叉(CC)的小鼠——一组可重复、重组近交系动物,涵盖三个小鼠亚种的遗传广度——在ZEBOV感染后对一系列疾病表型易感。

与C57Bl6/J小鼠不同——后者会发展为致死性疾病但无EHF症状——CC重组近交杂交(CC-RIX)品系或表现为对致死性疾病的完全抵抗,或表现为以凝血时间延长和100%死亡率为特征的严重EHF。疾病抵抗与存活不依赖于病毒嗜性,因为抵抗品系和EHF易感品系在靶器官中均表现出相似的炎症和细胞病变效应。转录组学揭示了潜在机制:一方面,IL-6和血管激活介导EHF中严重出血的诱导;另一方面,通过诱导淋巴细胞分化和细胞黏附实现对致死性感染的抵抗。这些数据表明,特定于独特遗传背景的宿主反应决定了出血综合征的易感性,且独立于病毒复制。CC代表

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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