外周甲型流感感染对小鼠下丘脑细胞群体的分子影响

该数据集来自 NCBI GEO(GSE226098),研究外周甲型流感病毒感染对小鼠下丘脑细胞群体的分子影响。研究者经鼻感染 H1N1 病毒,在不同时间点取脑,利用单核 RNA 测序(snRNA-seq)分析下丘脑,识别出所有已鉴定细胞群体中的转录效应

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE226098: Molecular Consequences of Peripheral Influenza A Infection on Cell Populations in the Murine Hypothalamus

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

外周甲型流感感染对小鼠下丘脑细胞群体的分子影响

Molecular Consequences of Peripheral Influenza A Infection on Cell Populations in the Murine Hypothalamus

该数据集来自 NCBI GEO(GSE226098),研究外周甲型流感病毒感染对小鼠下丘脑细胞群体的分子影响。研究者经鼻感染 H1N1 病毒,在不同时间点取脑,利用单核 RNA 测序(snRNA-seq)分析下丘脑,识别出所有已鉴定细胞群体中的转录效应。数据包含 1 个文件(GSE226098_series_matrix.txt.gz),可用于探索病毒感染期间神经元与非神经元的分子变化,以及严重呼吸道病毒感染后长期神经学紊乱的潜在机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):甲型流感病毒(IAV)感染会引起众所周知的流感症状,包括发热、食欲丧失和过度嗜睡。这些由大脑介导的反应通常在病毒从系统中清除后消失,但严重的呼吸道病毒感染可能导致长期的神经学紊乱,包括昏睡性脑炎和发作性睡病。这些长期变化背后的机制尚不清楚。下丘脑是病毒挑战期间稳态反应的中心调节器。为了深入了解 IAV 感染期间的神经元和非神经元分子变化,我们用 H1N1 病毒经鼻感染小鼠,并在不同时间点提取大脑。利用下丘脑的单核 RNA 测序(snRNA-seq),我们在所有已鉴定的细胞群体中识别出转录效应。snRNA-seq 数据

【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:GPL24247、10090。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE226098

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 21 202,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

甲型流感病毒(IAV)感染会引起众所周知的流感症状,包括发热、食欲丧失和过度嗜睡。这些由大脑介导的反应通常在病毒从体内清除后消失,但严重的呼吸道病毒感染可能导致长期的神经系统紊乱,包括嗜睡性脑炎和发作性睡病。这些长期变化背后的机制尚不清楚。下丘脑是病毒挑战期间稳态反应的核心调节器。为了深入了解IAV感染期间的神经元和非神经元分子变化,我们经鼻感染小鼠H1N1病毒,并在不同时间点提取大脑。通过对下丘脑进行单核RNA测序(snRNA-seq),我们在所有识别出的细胞群体中发现了转录效应。snRNA-seq数据显示,感染后3天转录反应最为显著,所有细胞类型中的基因均出现强烈下调。

一般免疫过程主要影响小胶质细胞,即大脑常驻免疫细胞,我们发现表达促炎基因网络的细胞数量增加。此外,我们还发现大多数神经元细胞群体下调其转录图谱,包括参与线粒体能量稳态和胞质蛋白翻译的基因。我们的数据表明,神经元细胞中可能存在一种预防机制,以避免细胞内病毒复制和吞噬细胞的攻击。这与小胶质细胞监测周围环境的活动增强相辅相成。

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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