COVID-19患者RNA测序鉴定中性粒细胞活化生物标志物作为感染诊断平台

该数据集来自NCBI GEO,包含COVID-19患者血液RNA的全转录组测序数据,用于分析SARS-CoV2感染及疾病严重程度相关的基因表达变化

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基因组分类GPL185739606COVID-19
GSE189990: RNA Sequencing in COVID-19 patients identifies neutrophil activation biomarkers as promising diagnostic platform for infections.

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

COVID-19患者RNA测序鉴定中性粒细胞活化生物标志物作为感染诊断平台

RNA Sequencing in COVID-19 patients identifies neutrophil activation biomarkers as promising diagnostic platform for infections.

该数据集来自NCBI GEO,包含COVID-19患者血液RNA的全转录组测序数据,用于分析SARS-CoV2感染及疾病严重程度相关的基因表达变化。研究发现中性粒细胞相关转录本(如DEFA1)表达升高,T细胞相关转录本降低,DEFA1 RNA水平可用于检测SARS-CoV2病毒血症。数据可用于探索感染严重程度的生物标志物及诊断平台开发(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 02 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):感染SARS-CoV2病毒的表现可从无症状、类似流感的轻中度疾病到危重不等。重症疾病称为COVID-19,涉及急性呼吸功能恶化,常致命。为理解这种高度变异的临床表现并识别疾病严重程度的生物标志物,通过全转录组RNA测序分析了重症监护病房COVID-19患者的血液RNA。SARS-CoV2感染和COVID-19综合征的严重程度均与中性粒细胞相关转录本(如中性粒细胞防御素1(DEFA1))表达增加高达25倍以及T细胞相关转录本(如T细胞受体(TCR))减少3-5倍相关。当通过全血RNA的ddPCR测量病毒血症时,DEFA1 RNA水平检测SARS-CoV2病毒血症的灵敏度为95.5%。来自COVID-19患者的纯化CD15+中性粒细胞丰度增加

【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:GPL18573、9606。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=GSE189990

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 05 202,引用时请注意版本时效。

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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

SARS-CoV2病毒感染的表现可从无症状、类似流感伴中度症状,到危重症不等。重症称为COVID-19,表现为急性呼吸功能恶化,常致命。为理解这种高度变异的临床表现并识别疾病严重程度的生物标志物,对重症监护病房中COVID-19患者的血液RNA进行了全转录组RNA测序分析。SARS-CoV2感染和COVID-19综合征的严重程度均与中性粒细胞相关转录本(如中性粒细胞防御素1,DEFA1)表达高达25倍增加相关,并与T细胞相关转录本(如T细胞受体,TCR)减少3-5倍相关。当通过全血RNA的ddPCR检测病毒血症时,DEFA1 RNA水平检测SARS-CoV2病毒血症的灵敏度为95.5%。来自COVID-19患者的纯化CD15+中性粒细胞丰度增加,并显示DAPI核DNA染色显著增强。同时,它们显示出比正常对照高>10倍的弹性蛋白酶活性,且在校正其丰度增加后,每个细胞的弹性蛋白酶活性仍高5倍。

尽管CD15+中性粒细胞弹性蛋白酶活性较高,但同一患者血浆中的弹性蛋白酶活性极低。总体而言,这些数据支持这样一个模型:中性粒细胞活性增加和T细胞活性降低与COVID-19严重程度增加相关,并提示血液DEFA1 RNA水平和中性粒细胞弹性蛋白酶活性(两者均参与中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)的形成)可能是病毒感染后宿主免疫活动的有用生物标志物。

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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