SARS-CoV-2刺突蛋白与Poly(I:C)诱导的重症COVID-19小鼠模型肺转录组

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE216644

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

2019冠状病毒病(COVID-19)相关的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)即便在病毒载量峰值过后，仍会因过度炎症反应而加重；然而，其潜在机制尚不清楚。在本研究中，对COVID-19患者肺泡组织损伤标志物及上皮细胞死亡标志物的分析显示，COVID-19诱导的ARDS以疾病早期阶段的肺泡上皮坏死为特征。这些患者血清中HMGB-1(坏死细胞释放的一种DAMPs)水平也显著升高。此外，我们通过气管内滴注SARS-CoV-2刺突蛋白和聚(I:C)(双链RNA的合成类似物)建立了COVID-19动物模型。我们对肺组织转录组进行了生物信息学分析，并证实使用SARS-CoV-2刺突蛋白和聚(I:C)的这一COVID-19模型重现了感染SARS-CoV-2小鼠中所见的生物学反应。

小鼠模型分析显示，肺泡上皮细胞坏死涉及两种程序性坏死形式：坏死性凋亡和焦亡。最后，中和HMGB-1可减轻小鼠模型中的肺泡组织损伤。总体而言，包括坏死性凋亡和焦亡在内的坏死似乎是疾病早期阶段肺泡上皮细胞死亡的主要形式，随后释放的DAMPs是COVID-19诱导ARDS的潜在驱动因素。

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。