机械调控人肺肺泡芯片抗病毒先天免疫应答II

该数据集来自 NCBI GEO(GSE178266),包含机械可驱动的人肺肺泡芯片在 H3N2 流感病毒感染下的高通量基因表达谱数据,覆盖肺上皮与内皮细胞的细胞因子产生、炎症相关基因表达及免疫细胞募集等宿主应答过程

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基因组预测GPL167919606
GSE178266: Mechanical control of innate immune responses against viral infection revealed in a human Lung Alveolus Chip II

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

机械调控人肺肺泡芯片抗病毒先天免疫应答II

Mechanical control of innate immune responses against viral infection revealed in a human Lung Alveolus Chip II

该数据集来自 NCBI GEO(GSE178266),包含机械可驱动的人肺肺泡芯片在 H3N2 流感病毒感染下的高通量基因表达谱数据,覆盖肺上皮与内皮细胞的细胞因子产生、炎症相关基因表达及免疫细胞募集等宿主应答过程。数据可用于研究周期性呼吸机械力对肺先天免疫应答的调控机制,支持差异表达分析与免疫应答相关分子通路的预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):与呼吸相关的机械力在肺发育和疾病中发挥基础性作用,但其分子通路在很大程度上仍不清楚。在此,我们使用一种机械可驱动的人肺肺泡芯片,该芯片可重现人肺肺泡 I 型和 II 型细胞分化、肺泡-毛细血管界面形成以及远端肺特征性的全基因组基因表达谱,以研究周期性呼吸运动相关的物理力在肺对病毒感染的先天免疫应答中的作用。当机械活跃的肺泡芯片感染流感 H3N2 病毒时,芯片上会引发一系列宿主反应,包括肺上皮和内皮细胞中细胞因子产生增加和炎症相关基因表达增强,从而导致循环免疫细胞募集增强,正如病毒血症期间所发生的那样

【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:GPL16791、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE178266

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 27 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

与呼吸相关的机械力在肺发育和疾病中发挥基础性作用,但其分子通路在很大程度上仍不清楚。在此,我们使用一种可机械驱动的人肺泡芯片,该芯片可重现人肺泡I型和II型细胞分化、肺泡-毛细血管界面形成以及远端肺特征性全基因组基因表达谱,以研究与周期性呼吸运动相关的物理力在肺对病毒感染的先天免疫应答中的作用。当机械活性肺泡芯片感染甲型H3N2流感病毒时,芯片上会引发一系列宿主反应,包括肺上皮细胞和内皮细胞中细胞因子产生增加和炎症相关基因表达增强,从而导致循环免疫细胞募集增强,正如体内病毒感染时所发生的那样。令人惊讶的是,与静态芯片平行开展的研究揭示,生理性呼吸运动通过激活上皮细胞和内皮细胞中的保护性先天免疫应答来抑制病毒复制。

这至少部分是通过上调S100钙结合蛋白A7(S100A7)介导的,S100A7与晚期糖基化终产物受体(RAGE)结合,后者是一种炎症介质,在体内肺泡中表达最高。现有的RAGE抑制剂药物能够抑制该模型中流感病毒感染引起的炎症细胞因子产生,这一发现进一步支持了这种机械免疫学控制机制。因此,S100A7-RAGE相互作用及机械通气参数的调节,可作为感染流感及其他可能导致危及生命的肺部炎症的潜在大流行病毒患者治疗干预的新靶点。

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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