TNFSF14驱动流感后肺泡巨噬细胞耗竭致继发性肺炎链球菌肺炎

该数据集来自NCBI GEO,聚焦流感A病毒感染后组织驻留肺泡巨噬细胞(TR-AM)耗竭及继发性肺炎链球菌肺炎的分子机制

geo
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基因组预测GPL3017210090
GSE273805: TNF Superfamily Member 14 Drives Post-Influenza Depletion of Alveolar  Macrophages Enabling Secondary Pneumococcal Pneumonia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

TNFSF14驱动流感后肺泡巨噬细胞耗竭致继发性肺炎链球菌肺炎

TNF Superfamily Member 14 Drives Post-Influenza Depletion of Alveolar Macrophages Enabling Secondary Pneumococcal Pneumonia

该数据集来自NCBI GEO,聚焦流感A病毒感染后组织驻留肺泡巨噬细胞(TR-AM)耗竭及继发性肺炎链球菌肺炎的分子机制。研究结合单细胞转录组学与细胞特异性PCR谱分析,在IAV感染及IAV/Spn共感染体内模型中,揭示TNFSF14配体-受体轴是流感后早期TR-AM死亡及向肺炎链球菌肺炎转变的驱动力。数据可用于探索继发性细菌性肺炎的宿主免疫机制与潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):继发性细菌感染,常由肺炎链球菌(Spn)引起,是甲型流感病毒(IAV)诱导的肺炎最常见且最严重的并发症之一。IAV感染后肺部先天免疫景观的表型分析显示,第7天组织驻留肺泡巨噬细胞(TR-AM)群体显著耗竭,这与对Spn过度生长的易感性增加相关。为阐明TR-AM耗竭的分子机制并确定潜在治疗靶点,我们以无偏方式结合单细胞转录组学和细胞特异性PCR谱分析,使用IAV感染和IAV/Spn共感染的体内模型。TNF超家族成员14(TNFSF14)配体-受体轴被揭示为感染早期流感后TR-AM死亡的驱动力,使得向肺炎链球菌肺炎的转变成为可能。

【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:GPL30172、10090。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE273805

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 16 202,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

继发性细菌感染,通常由肺炎链球菌(Spn)引起,是甲型流感病毒(IAV)诱导的肺炎最常见且最严重的并发症之一。对IAV感染后肺部固有免疫景观的表型分析显示,在第7天组织驻留肺泡巨噬细胞(TR-AM)群体显著耗竭,这与对Spn增殖的易感性增加相关。为阐明TR-AM耗竭的分子机制并确定潜在治疗靶点,我们采用无偏倚方式,结合单细胞转录组学和细胞特异性PCR谱分析,利用IAV感染及IAV/Spn共感染的体内模型进行研究。TNF超家族14(TNFSF14)配体-受体轴被揭示为感染早期阶段流感后TR-AM死亡的驱动力,促使向肺炎链球菌性肺炎的转变,而经遗传修饰的TR-AM的肺内转移及抗体介导的特定通路组分中和减轻了疾病严重程度。

TNFSF14在重症病毒诱导的ARDS患者的支气管肺泡灌洗液(BALF)中高丰度表达,且主要表现为中性粒细胞表达,因而成为病毒所致肺损伤的新型决定因素。因此,靶向病毒感染肺内TNFSF14介导的细胞间通讯网络,可增强宿主防御、降低继发性细菌性肺炎风险并改善疾病结局。

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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