遗传决定因素:甘露糖结合凝集素活性易致重症COVID-19血栓栓塞并发症

该数据集来自omicsdi.org,聚焦重症COVID-19患者中甘露糖结合凝集素(MBL)通路的遗传与生化分析。研究在多中心重症COVID-19队列中检测血浆MBL活性,并查询COVID-19 Human Genetics Initiative公开汇总统计,未发现决定MBL通路活性的遗传变异与SA

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基因组预测2019 novel coronavirus infection2019-nCoV infectioncoronavirus disease 2019COVID-19SARS-coronavirus 2SARS-CoV-2
Genetic Determinants of Mannose-binding Lectin Activity Predispose to Thromboembolic Complications in Critical COVID-19

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

遗传决定因素:甘露糖结合凝集素活性易致重症COVID-19血栓栓塞并发症

该数据集来自omicsdi.org,聚焦重症COVID-19患者中甘露糖结合凝集素(MBL)通路的遗传与生化分析。研究在多中心重症COVID-19队列中检测血浆MBL活性,并查询COVID-19 Human Genetics Initiative公开汇总统计,未发现决定MBL通路活性的遗传变异与SARS-CoV-2感染导致的住院或重症监护入住相关,而MBL2单倍型可决定MBL活性。数据可用于探索MBL2遗传变异与COVID-19血栓栓塞并发症的关联预测(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近期一项研究表明,补体识别蛋白甘露糖结合凝集素(MBL)能够结合糖基化的SARS-CoV-2刺突蛋白。结合以刺突依赖的方式激活补体,并在体外模型中抑制SARS-CoV-2。此外,有研究提示,MBL2基因(在人类中编码MBL)附近或内部的遗传变异与需要住院的COVID-19相关。在此,我们在一个多中心重症COVID-19患者队列中,对血浆中MBL活性进行了遗传和生化分析,并查询了COVID-19 Human Genetics Initiative(COVID-19 HGI)公开可用的汇总统计。我们发现没有证据表明决定MBL通路活性的遗传变异与SARS-CoV-2感染导致的住院或重症监护入住相关。相反,我们证明MBL2单倍型决定r

【主题与分类】

主题标签:2019 novel coronavirus infection、2019-nCoV infection、coronavirus disease 2019、COVID-19、SARS-coronavirus 2、SARS-CoV-2。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001006266

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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

近期一项研究表明,补体识别蛋白甘露糖结合凝集素(MBL)能够与糖基化的SARS-CoV-2刺突蛋白结合。这种结合以刺突蛋白依赖的方式激活补体,并在体外模型中抑制SARS-CoV-2。此外,有研究提示,人类MBL编码基因MBL2附近或内部的遗传变异与需要住院治疗的COVID-19相关。在本研究中,我们对一个多中心重症COVID-19患者队列进行了血浆MBL活性的遗传学和生化分析,并查询了COVID-19人类遗传学计划(COVID-19 HGI)公开可用的汇总统计数据。我们未发现证据表明决定MBL通路活性的遗传变异与SARS-CoV-2感染导致的住院或重症监护入住相关。相反,我们证明MBL2单倍型决定了重症COVID-19患者发生血栓并发症的风险。具体而言,遗传决定的MBL活性以U形方式赋予肺栓塞风险,其中与中等MBL活性相关的单倍型具有保护作用。

我们的结果揭示了COVID-19相关血栓形成的一种补体依赖机制,并提供了一个实例,说明先天免疫系统中的遗传变异如何调节血栓形成风险。

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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