流感H3N2/HK/1/68-MA20宿主易感性性别依赖效应的临床与表达QTL定位

该数据集来自 NCBI GEO(GSE35888),包含一个系列矩阵文件,主题为表达谱芯片数据。研究利用小鼠适应流感毒株 A/HK/1/68-MA20(H3N2)建立重症流感模型,并以 29 个重组近交系小鼠(AcB/BcA panel)定位宿主反应的临床数量性状位点(cQTL)与表达 QTL,关注

geo
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基因组回归Expression profiling by arrayGPL8110090
GSE35888: Mapping Clinical and Expression QTL in a Sex-Dependent Effect of Host Susceptibility to Influenza H3N2/HK/1/68-MA20

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

流感H3N2/HK/1/68-MA20宿主易感性性别依赖效应的临床与表达QTL定位

Mapping Clinical and Expression QTL in a Sex-Dependent Effect of Host Susceptibility to Influenza H3N2/HK/1/68-MA20

该数据集来自 NCBI GEO(GSE35888),包含一个系列矩阵文件,主题为表达谱芯片数据。研究利用小鼠适应流感毒株 A/HK/1/68-MA20(H3N2)建立重症流感模型,并以 29 个重组近交系小鼠(AcB/BcA panel)定位宿主反应的临床数量性状位点(cQTL)与表达 QTL,关注性别依赖的宿主易感性效应。数据可用于分析流感感染后基因表达变化、QTL 定位及性别差异相关机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 16 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):季节性流感暴发和反复出现的流感大流行对公共卫生构成重大挑战。通过研究不同宿主物种对流感的免疫反应,有可能发现对各种流感毒株易感性的共同机制。这可能带来具有广泛临床应用价值的新治疗靶点。使用小鼠适应流感毒株(A/HK/1/68-MA20 [H3N2]),我们建立了一个重症流感(p-flu)小鼠模型,该模型再现了与人类 p-flu 易感性相关的标志性高病毒载量和细胞因子过表达。我们使用由流感易感 A/J 和流感抵抗 C57BL/6J(B6)小鼠创建的 29 个密切相关的重组近交系小鼠(AcB/BcA panel of recombinant congenic strains)来定位宿主反应的遗传决定因素。联合临床数量性状位点(cQTL)a

【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、GPL81、10090。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE35888

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

季节性流感暴发和反复出现的流感大流行对公共卫生构成重大挑战。通过研究不同宿主物种对流感病毒的免疫应答,有可能发现不同流感毒株感染所致易感性的共同机制。这可能带来具有广泛临床应用前景的新型治疗靶点。我们利用一株小鼠适应株流感病毒(A/HK/1/68-MA20 [H3N2]),建立了一种重症流感(p-flu)小鼠模型,该模型再现了与人类p-flu易感性相关的标志性高病毒载量和细胞因子过度表达。我们利用一组29个密切相关的近交系小鼠(由流感易感的A/J小鼠和流感抵抗的C57BL/6J(B6)小鼠培育而成的AcB/BcA重组同类系小鼠品系组),绘制了宿主应答的遗传决定因素。结合临床数量性状位点(cQTL)和肺表达QTL(eQTL)定位,我们鉴定出2号和17号染色体上两个性别特异性QTL的候选基因。前者包括先前描述的Hc基因,该基因缺陷与雌性易感表型相关。

后者包括磷脂酶基因Pla2g7和Tnfrsf21,后者是肿瘤坏死因子受体超家族的一员。确认17号染色体QTL下的基因可能揭示治疗流感的新策略。

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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