SARS-CoV-2感染继发ARDS肺部功能后遗症的全面血液转录组分析

该数据集来自NCBI GEO,收录SARS-CoV-2感染继发急性呼吸窘迫综合征(ARDS)幸存者出院后肺部功能后遗症的全面血液转录组表达谱数据,采用高通量测序,包含1个series matrix文件,物种为人(9606),平台为GPL18460

geo
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基因组分类GPL184609606
GSE228320: Whole blood transcriptional profiling of pulmonary functional sequelae in ARDS- secondary to 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
2026-10-18

资源简介

SARS-CoV-2感染继发ARDS肺部功能后遗症的全面血液转录组分析

Whole blood transcriptional profiling of pulmonary functional sequelae in ARDS- secondary to SARS-CoV-2 infection

该数据集来自NCBI GEO,收录SARS-CoV-2感染继发急性呼吸窘迫综合征(ARDS)幸存者出院后肺部功能后遗症的全面血液转录组表达谱数据,采用高通量测序,包含1个series matrix文件,物种为人(9606),平台为GPL18460。数据可用于探索与急性期后肺部后遗症相关的机制通路,并支持基于转录组特征的分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高达80%的SARS-CoV-2感染继发急性呼吸窘迫综合征(ARDS)幸存者在出院后肺部功能持续异常。目前对急性期后肺部后遗症相关机制通路的了解有限。

【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:GPL18460、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=GSE228320

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 22 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE228320

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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

在因SARS-CoV-2感染继发急性呼吸窘迫综合征(ARDS)后存活的患者中,高达80%在出院后存在持续性肺功能异常。目前对与急性期后肺部后遗症相关的机制通路了解有限。我们的主要目标是确定与SARS-CoV-2诱导的ARDS幸存者严重肺弥散功能受累相关的分子基础。幸存者在出院后3个月接受了完整的肺部评估。采用Illumina技术对50例中度至重度弥散功能障碍(DLCO<60%)患者及年龄和性别匹配的轻度至正常肺功能个体(DLCO≥60%)的全血样本进行了RNA测序(RNA-seq)。使用随机森林构建了用于最优分类的转录组特征。对转录组数据进行了生物学通路富集、细胞去卷积、细胞/组织特异性基因表达及候选药物分析。RNA-seq鉴定出1357个差异表达转录本。由14个mRNA组成的模型能够最优区分伴有严重弥散功能障碍的幸存者(AUC=0.979)。

肺部后遗症的标志性特征涉及细胞死亡信号传导、细胞骨架重组、细胞生长与分化以及免疫反应。静息自然杀伤(NK)细胞是预测严重弥散功能损害的最重要免疫细胞亚型。该特征谱的组成部分与中性粒细胞、淋巴细胞和单核细胞计数相关。在肺细胞亚型和身体组织中观察到转录本的表达谱存在差异。一个上调基因TUBB4A构成FDA批准药物的靶点。本研究明确了与急性期后肺部后遗症相关的转录程序,并为靶向干预和生物标志物开发提供了新见解。

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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