SARS-CoV-2刺突蛋白诱导肺内皮细胞功能障碍与血栓炎症(依赖C3a/C3a受体信号)相关数据集

该.xlsx文件包含与文章《SARS-CoV-2刺突蛋白诱导肺内皮细胞功能障碍与血栓炎症,取决于C3a/C3a受体信号》相关的原始数据

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时间序列回归SARS-CoV-2刺突蛋白肺内皮细胞血栓炎症C3a受体呼吸系统疾病
Dataset related to the article "SARS-CoV-2 spike protein induces lung endothelial cell dysfunction and thrombo-inflammation depending on the C3a/C3a receptor signalling"

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Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-17

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SARS-CoV-2刺突蛋白诱导肺内皮细胞功能障碍与血栓炎症(依赖C3a/C3a受体信号)相关数据集

该.xlsx文件包含与文章《SARS-CoV-2刺突蛋白诱导肺内皮细胞功能障碍与血栓炎症,取决于C3a/C3a受体信号》相关的原始数据

Dataset related to the article "SARS-CoV-2 spike protein induces lung endothelial cell dysfunction and thrombo-inflammation depending on the C3a/C3a receptor signalling"

【数据集背景】

源站首次发布:2023。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该.xlsx文件包含与文章《SARS-CoV-2刺突蛋白诱导肺内皮细胞功能障碍与血栓炎症,取决于C3a/C3a受体信号》相关的原始数据。Scientific Report. 2023, 13(1):11392. doi: 10.1038/s41598-023-38382-5。摘要:严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的刺突蛋白可与内皮细胞相互作用。然而,尚无研究证明刺突蛋白亚基1(S1)在诱导肺血管损伤中的直接作用以及促成肺损伤的潜在机制。在此,我们发现,在转有人血管紧张素转换酶2(ACE2)的小鼠中注射S1,可在第3天诱导肺内皮抗血栓性早期丧失,表现为血栓调节蛋白减少和von Willebrand因子(vWF)增加。同时,血管和上皮C3沉积以及C3a受体(C3aR)e

【主题与分类】

主题标签:SARS-CoV-2、刺突蛋白、肺内皮细胞、血栓炎症、C3a受体、呼吸系统疾病。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.19600169

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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

该.xlsx文件包含与文章《SARS-CoV-2刺突蛋白依赖C3a/C3a受体信号诱导肺内皮细胞功能障碍和血栓炎症》相关的原始数据。《科学报告》。2023, 13(1):11392. doi: 10.1038/s41598-023-38382-5。摘要:严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)的刺突蛋白可与内皮细胞相互作用。然而,尚无研究证明刺突蛋白亚基1(S1)在诱导肺血管损伤中的直接作用以及促成肺损伤的潜在机制。在此,我们发现,向人血管紧张素转换酶2(ACE2)转基因小鼠注射S1可在3天时诱导肺内皮抗血栓性的早期丧失,表现为血栓调节蛋白减少和血管性血友病因子(vWF)增加。与此同时,观察到血管和上皮C3沉积以及C3a受体(C3aR)表达增强。这些变化先于7天时的弥漫性肺泡损伤和肺血管纤维蛋白(原)/血小板聚集,以及炎症细胞募集和纤维化。

C3aR拮抗剂(C3aRa)治疗抑制了肺C3积聚及C3a/C3aR激活,限制了血管血栓炎症和纤维化。我们的研究表明,S1触发血管功能障碍并激活补体系统,对肺部血栓炎症损伤起到关键作用。进一步而言,我们的数据表明C3aRa是一种有价值的治疗策略,可限制S1依赖性肺病理。

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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