PRJNA649150:SARS-CoV-2肺炎中感染巨噬细胞与T细胞间的回路

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,聚焦SARS-CoV-2感染所致肺炎的免疫机制。研究采集了88例SARS-CoV-2所致呼吸衰竭患者及211例其他病原体已知或疑似肺炎患者的支气管肺泡灌洗液样本,进行流式细胞术和bulk转录组分析,并对10例重症COVID-19患者插管后48小时内采集的

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视频分类Transcriptome or Gene expressionCOVID-19
PRJNA649150: Circuits between infected macrophages and T cells in SARS-CoV-2 pneumonia

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA649150:SARS-CoV-2肺炎中感染巨噬细胞与T细胞间的回路

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,聚焦SARS-CoV-2感染所致肺炎的免疫机制。研究采集了88例SARS-CoV-2所致呼吸衰竭患者及211例其他病原体已知或疑似肺炎患者的支气管肺泡灌洗液样本,进行流式细胞术和bulk转录组分析,并对10例重症COVID-19患者插管后48小时内采集的支气管肺泡灌洗液样本开展单细胞RNA-seq。数据可用于探索肺泡腔T细胞与单核细胞富集特征及感染巨噬细胞与T细胞间的相互作用(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):部分感染严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的患者会发展为重症肺炎和急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。这些患者独特的临床特征使人们推测,SARS-CoV-2感染的肺泡内针对病毒的免疫反应不同于其他类型的肺炎。我们采集了88例SARS-CoV-2所致呼吸衰竭患者和211例其他病原体已知或疑似肺炎患者的支气管肺泡灌洗液样本,并对其进行了流式细胞术和bulk转录组分析。我们对10例重症COVID-19患者插管后48小时内采集的支气管肺泡灌洗液样本进行了单细胞RNA-seq。在大多数SARS-CoV-2感染患者中,肺泡腔持续富集T细胞和单核细胞。Bulk和单细胞转

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/PRJNA649150

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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

部分感染严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)的患者会发展为重症肺炎和急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。这些患者独特的临床特征使人们推测,SARS-CoV-2感染的肺泡内针对病毒的免疫反应不同于其他类型的肺炎。我们收集了88例SARS-CoV-2所致呼吸衰竭患者和211例已知或疑似由其他病原体所致肺炎患者的支气管肺泡灌洗液样本,并对其进行了流式细胞术和批量转录组分析。我们对重症COVID-19患者插管后48小时内采集的10份支气管肺泡灌洗液样本进行了单细胞RNA测序。在大多数SARS-CoV-2感染患者中,肺泡腔内持续富集T细胞和单核细胞。批量及单细胞转录组分析提示,SARS-CoV-2感染肺泡巨噬细胞,后者随之通过产生T细胞趋化因子作出应答。这些T细胞产生干扰素-γ,诱导肺泡巨噬细胞释放炎性细胞因子,并进一步促进T细胞活化。

总体而言,我们的结果表明,SARS-CoV-2引起一种缓慢展开、空间局限的肺泡炎,其中携带SARS-CoV-2的肺泡巨噬细胞与T细胞形成正反馈环路,驱动持续性肺泡炎症。总体设计:在西北纪念医院ICU插管后48小时内,获取了12例患者的支气管肺泡灌洗液(BAL)(10例COVID-19阳性,1例COVID-19阴性但继发于铜绿假单胞菌和鲍曼不动杆菌感染的细菌性肺炎,1例COVID-19阴性、因严重胃肠道出血为便于内镜而插管保护气道、无肺炎)。对BAL液进行流式分选获取巨噬细胞和T细胞,并使用10x 5’基因表达试剂盒制备单细胞文库。文库测序

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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