GSE184678:Caspase-11促进SARS-CoV-2感染中的炎症和血栓形成

数据涉及感染小鼠肺组织的全局转录组分析,比较野生型与Casp11-/-小鼠,并关联人类CASP4表达与感染严重程度。可用于研究炎症小体通路、病毒诱导的肺损伤及血栓形成机制,支持差异表达与功能分类分析(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL2424710090COVID-19
GSE184678: Caspase-11 promotes inflammation and thrombosis  in SARS-CoV-2 infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE184678:Caspase-11促进SARS-CoV-2感染中的炎症和血栓形成

Caspase-11 promotes inflammation and thrombosis in SARS-CoV-2 infection

该数据集来自NCBI GEO,包含GSE184678系列矩阵文件,围绕SARS-CoV-2感染中先天免疫蛋白caspase-4(CASP4)及其小鼠同源物caspase-11(CASP11)的作用展开。数据涉及感染小鼠肺组织的全局转录组分析,比较野生型与Casp11-/-小鼠,并关联人类CASP4表达与感染严重程度。可用于研究炎症小体通路、病毒诱导的肺损伤及血栓形成机制,支持差异表达与功能分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):SARS-CoV-2感染是全球关注的健康问题,需要新的治疗策略来减少病毒诱导的炎症性组织损伤。靶向炎症性先天免疫通路具有治疗前景,但有效的分子靶点仍难以确定。在此,我们展示先天免疫蛋白人caspase-4(CASP4)及其小鼠同源物caspase-11(CASP11)在SARS-CoV-2感染中上调,且CASP4表达与人类SARS-CoV-2感染的严重程度相关。感染SARS-CoV-2的Casp11-/-小鼠在体重减轻和肺损伤方面比WT小鼠经历更轻微的感染。值得注意的是,这些表型在缺乏CASP11下游效应分子gasdermin D(Gsdmd-/-)的小鼠中未被重现,尽管所有组的病毒滴度相似。对感染的WT和Casp11-/-肺进行全局转录组学分析,发现炎症减少

【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:GPL24247、10090。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE184678

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 16 202,引用时请注意版本时效。

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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

SARS-CoV-2感染是全球性的健康问题,需要新的治疗策略来减少病毒诱导的炎症性组织损伤。靶向炎症性先天免疫通路具有治疗前景,但有效的分子靶点仍难以确定。在此,我们显示先天免疫蛋白人caspase-4(CASP4)及其小鼠同源物caspase-11(CASP11)在SARS-CoV-2感染中表达上调,且CASP4表达与人类SARS-CoV-2感染的严重程度相关。感染SARS-CoV-2的Casp11-/-小鼠在体重减轻和肺损伤方面比WT小鼠感染程度更轻。值得注意的是,这些表型在缺乏CASP11下游效应分子gasdermin D的小鼠(Gsdmd-/-)中并未重现,尽管所有组的病毒滴度相似。对感染后WT和Casp11-/-肺组织的全局转录组分析发现炎症和中性粒细胞基因特征减少。我们证实,Casp11-/-肺组织中炎症介质IL-1β和CXCL1的蛋白水平以及中性粒细胞浸润均降低。

此外,Casp11-/-小鼠肺部表达的血管性血友病因子(内皮功能障碍的标志物)较少,而具有抗血栓功能的转录因子Kruppel样因子2(KLF2)表达较多。因此,CASP11被确立为SARS-CoV-2感染中血液凝血障碍的上游调控因子。总体而言,我们的结果表明,CASP11促进SARS-CoV-2相关的有害炎症和凝血障碍,从而将CASP11确定为治疗和预防COVID-19组织损伤的有前景的药物靶点。

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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