加纳人COVID-19重症免疫特征：上呼吸道转录组分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE215906

标准获取流程：

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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

驱动加纳人COVID-19严重程度的免疫学特征尚未被充分理解。因此，我们对来自轻度和重度COVID-19的SARS-CoV-2感染加纳人以及健康对照者的鼻咽样本进行了批量转录组测序，以表征原发SARS-CoV-2感染部位的免疫特征，并确定了疾病严重程度的驱动因素。总体而言，与未感染对照组相比，SARS-CoV-2感染的加纳人表现出增强的抗病毒反应。COVID-19严重程度与由IL1A、S100A7、CRNN和IL23A促炎细胞因子过度表达引起的失调炎症反应以及通过MAL信号传导导致的NF-κB通路过度激活相关。SAMD9L也是我们轻度和重度疾病队列中差异调节的干扰素刺激基因(ISGs)之一，表明它可能在SARS-CoV-2发病机制中发挥关键作用。通过将我们的数据与来自非非洲(印度人)队列(GSE166530)的公开数据集进行比较，我们注意到了抗病毒基因表达的差异。

总体而言，该研究识别了驱动加纳人COVID-19严重程度的免疫特征，这些特征可作为潜在的预后标志物。研究进一步提供了初步证据，表明撒哈拉以南非洲人（加纳人）和非非洲人（印度人）在上呼吸道界面的抗病毒反应存在差异，这可能导致了疾病结局的不同。未来利用来自不同人群的更大数据集进行的研究将进一步拓展这些发现。关键词：鼻咽拭子，SARS-Cov-2，RNA-Seq，加纳人，免疫特征

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。