659例重症COVID-19患者与534例无症状/轻症对照中I型IFN基因全部编码变异基因型计数

感染SARS-CoV-2后的临床结局从无症状感染到致死性COVID-19不等。我们发现,在659例危及生命的COVID-19肺炎患者中,相对于534例无症状或良性感染受试者,已知调控对流感病毒TLR3和IRF7依赖性I型干扰素(IFN)免疫的13个人类位点上,预测为功能丧失(LOF)的罕见变异出现富

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基因组分类COVID-19
Genotype count for all coding variants in type I IFN genes investigated in 659 life-threatening COVID-19 patients and 534 asymptomatic/mild infected controls

基本信息

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基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

659例重症COVID-19患者与534例无症状/轻症对照中I型IFN基因全部编码变异基因型计数

感染SARS-CoV-2后的临床结局从无症状感染到致死性COVID-19不等。我们发现,在659例危及生命的COVID-19肺炎患者中,相对于534例无症状或良性感染受试者,已知调控对流感病毒TLR3和IRF7依赖性I型干扰素(IFN)免疫的13个人类位点上,预测为功能丧失(LOF)的罕见变异出现富

Genotype count for all coding variants in type I IFN genes investigated in 659 life-threatening COVID-19 patients and 534 asymptomatic/mild infected controls

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):感染SARS-CoV-2后的临床结局从无症状感染到致死性COVID-19不等。我们发现,在659例危及生命的COVID-19肺炎患者中,相对于534例无症状或良性感染受试者,已知调控对流感病毒TLR3和IRF7依赖性I型干扰素(IFN)免疫的13个人类位点上,预测为功能丧失(LOF)的罕见变异出现富集。通过检测这些位点上的这些及其他罕见变异,我们在23例患者(3.5%)中实验鉴定了LOF变异,年龄17至77岁,其基础为常染色体隐性或显性缺陷。我们显示,携带影响该通路突变的人成纤维细胞对SARS-CoV-2易感。TLR3和IRF7依赖性I型IFN免疫的先天错误可导致无既往严重感染的患者发生危及生命的COVID-19肺炎。

【主题与分类】

主题标签:COVID-19。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Aaf23ab7be3fc078ebb7eb7c73ccd042e9606da705411072ce32cf6f29fcaaf2f

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

感染SARS-CoV-2后的临床结局从无症状感染到致死性COVID-19不等。我们发现,在659例危及生命的COVID-19肺炎患者中,相对于534例无症状或良性感染者,已知调控TLR3和IRF7依赖性I型干扰素(IFN)抗流感病毒免疫的13个人类基因座上,预测为功能丧失(LOF)的罕见变异存在富集。通过检测这13个基因座上的这些及其他罕见变异,我们在实验上确定了23例患者(3.5%)中的LOF变异,年龄17至77岁,构成常染色体隐性或显性缺陷的基础。我们显示,携带影响该通路的突变的人成纤维细胞对SARS-CoV-2易感。TLR3和IRF7依赖性I型IFN免疫的先天性错误可构成无既往严重感染患者危及生命COVID-19肺炎的基础。

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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