COVID-19人源化小鼠肺转录组分析 [scRNAseq]

数据基于 MISTRG6 人源化小鼠模型,该模型通过人/鼠同源基因替换策略支持人 HSPC 发育,涉及人源化 M-CSF、GM-CSF/IL-3、SIRPa、ThPO 和 IL-6 等因子

geo
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基因组分类GPL255269606COVID-19
GSE199272: Transcriptome Analaysis of humanized lungs in COVID-19 [scRNAseq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

COVID-19人源化小鼠肺转录组分析 [scRNAseq]

Transcriptome Analaysis of humanized lungs in COVID-19 [scRNAseq]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 COVID-19 人源化小鼠肺转录组分析,采用 scRNAseq 技术,包含 1 个文件(GSE199272_series_matrix.txt.gz)。数据基于 MISTRG6 人源化小鼠模型,该模型通过人/鼠同源基因替换策略支持人 HSPC 发育,涉及人源化 M-CSF、GM-CSF/IL-3、SIRPa、ThPO 和 IL-6 等因子。数据可用于研究 COVID-19 背景下人源化小鼠肺部的转录组表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):通过移植人类造血干/祖细胞(HSPCs)生成的人源化小鼠(具有人类免疫系统的小鼠)是研究人类免疫系统体内发育和功能的重要工具。MISTRG6 小鼠模型通过人/鼠同源基因替换策略构建,为几乎所有类别的人类 HSPCs 在小鼠体内发育提供生理因子。MISTRG6(基因替换的缩写)小鼠在 Rag2/γ 共同链缺失背景下编码人源化 M-CSF(使单核细胞和组织巨噬细胞发育)、GM-CSF/IL-3(提供肺肺泡巨噬细胞)、SIRPa(建立巨噬细胞对人细胞的耐受)、ThPO(造血和血小板)和 IL-6(更好的植入允许研究成年人类患者并改善抗原特异性抗体反应以及人 IL-6 本身)。通过改编重组

【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:GPL25526、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=GSE199272

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 17 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

通过移植人类造血干细胞和祖细胞(HSPCs)培育出的具有人类免疫系统的小鼠(人源化小鼠),是研究人类免疫系统在体内发育和功能的宝贵工具。MISTRG6小鼠模型采用人/鼠同源基因替换策略进行工程化改造,为几乎所有类别的人类HSPCs在小鼠体内发育提供生理因子。MISTRG6(基因替换首字母缩写)小鼠在Rag2/共同γ链缺失背景下,编码人源化M-CSF(促进单核细胞和组织巨噬细胞发育)、GM-CSF/IL-3(提供肺泡巨噬细胞)、SIRPa(建立巨噬细胞对人细胞的耐受)、ThPO(造血和血小板生成)以及IL-6(改善植入,使得能够研究成人患者,并改善抗原特异性抗体应答以及人IL-6本身)。

通过改造重组腺相关病毒(AAV)驱动的基因治疗,将hACE2递送至肺部,使移植了HPSC的MISTRG6小鼠能够感染SARS-CoV-2,我们由此创建了一种COVID-19人源化小鼠模型。该模型再现了人类先天性和适应性免疫系统的分布与功能,适用于对COVID-19及其众多并发症的机制研究。我们在该模型中评估了肺部转录景观及对治疗的反应。首先,我们通过聚焦全肺组织中差异调控的人类基因,评估了抗IFNAR2与瑞德西韦联合治疗以及对照性地塞米松治疗对SARS-CoV-2感染的MISTRG6-hACE2小鼠免疫转录组的影响。我们从感染后第7天(7dpi)开始,用瑞德西韦、抗IFNAR2抗体或两者联合治疗感染的MISTRG6-hACE2小鼠,以序贯靶向病毒复制和感染下游的IFN依赖性级联反应。作为对照,我们还用地塞米松治疗了小鼠,地塞米松是少数能显著降低住院率和死亡率的治疗方法之一,在

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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