PRJNA1372126:双侧肺切除术后使用血流自适应体外全人工肺系统桥接移植

该数据集来自 NCBI,围绕一例33岁流感相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的离体肺组织,该患者合并碳青霉烯耐药铜绿假单胞菌肺炎与难治性脓毒症休克

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基因组分类Other
PRJNA1372126: Bridge to transplant using a flow-adaptive extracorporeal total artificial lung system following bilateral pneumonectomy

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1372126:双侧肺切除术后使用血流自适应体外全人工肺系统桥接移植

该数据集来自 NCBI,围绕一例33岁流感相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的离体肺组织,该患者合并碳青霉烯耐药铜绿假单胞菌肺炎与难治性脓毒症休克。数据包含单细胞 RNA 测序与 Visium HD 空间转录组学结果,可用于研究重症 ARDS 合并耐药菌肺炎时的组织破坏模式、免疫细胞浸润、异常基底样上皮细胞与 CTHRC1 阳性肌成纤维细胞扩增及肺泡结构丧失等分子特征(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性呼吸窘迫综合征(ARDS)若并发由院内抗生素耐药病原体引起的继发性肺炎和脓毒症休克,死亡率可超过80%。我们对一名33岁患者的离体肺进行了单细胞RNA测序和Visium HD空间转录组学分析,该患者患有流感相关ARDS,并发碳青霉烯耐药铜绿假单胞菌肺炎和难治性脓毒症休克。我们的结果证明,受累肺组织存在弥漫且均匀的组织破坏,并伴有中性粒细胞、单核细胞来源的肺泡巨噬细胞和活化T细胞的密集浸润。我们还观察到异常基底样上皮细胞和CTHRC1阳性肌成纤维细胞的显著扩增,与广泛炎症共存,并伴随正常肺泡结构的近乎完全丧失。由此产生的分子特征再现了

【主题与分类】

主题标签:Other。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/bioproject/PRJNA1372126

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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

急性呼吸窘迫综合征(ARDS)在并发由院内耐药病原体引起的继发性肺炎和感染性休克时,死亡率可超过80%。我们对一名33岁患者的离体肺进行了单细胞RNA测序和Visium HD空间转录组分析,该患者患有流感相关ARDS,并发耐碳青霉烯铜绿假单胞菌肺炎和难治性感染性休克。我们的结果显示了受累肺组织中弥漫且均匀的组织破坏,伴有中性粒细胞、单核细胞来源的肺泡巨噬细胞和活化T细胞的密集浸润。我们还观察到异常基底样上皮细胞和CTHRC1阳性肌成纤维细胞的显著扩增,与广泛炎症共存,并伴有正常肺泡结构的近乎完全丧失。所得分子特征重现了终末期纤维化肺疾病中所见的表现,并与不可逆损伤而非可恢复的ARDS表型相一致。

总体设计:获取速冻肺样本,采用10X Genomics Chromium Single Cell Flex Gene Expression Assay进行单细胞RNA测序(scRNA-seq),并在HiSeq 4000平台上测序。共采集了来自不同区域的7份样本进行测序。原始scRNA-seq读数使用CellRanger(v7.1.0)进行解复用,并比对到人类基因组(HG38)。FFPE样本用于空间转录组分析,测序读数比对到人类基因组(HG38)。

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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