GSE233642:体内抑制核ACE2转位通过表观遗传印记保护免受SARS-CoV-2复制和肺损伤

源站描述指出,体外ACE2转位至细胞核诱导SARS-CoV-2复制;研究利用SARS-CoV-2感染的黄金叙利亚仓鼠肺组织的数字空间图谱,显示核ACE2特异性选择性肽抑制剂(NACE2i)在感染后两天抑制病毒复制

geo
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基因组分类GPL2899710036
GSE233642: In vivo inhibition of nuclear ACE2 translocation protects against SARS-CoV-2 replication and lung damage through epigenetic imprinting

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE233642:体内抑制核ACE2转位通过表观遗传印记保护免受SARS-CoV-2复制和肺损伤

In vivo inhibition of nuclear ACE2 translocation protects against SARS-CoV-2 replication and lung damage through epigenetic imprinting

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE233642,包含1个文件(GSE233642_series_matrix.txt.gz),属于呼吸系统疾病/其他分类。源站描述指出,体外ACE2转位至细胞核诱导SARS-CoV-2复制;研究利用SARS-CoV-2感染的黄金叙利亚仓鼠肺组织的数字空间图谱,显示核ACE2特异性选择性肽抑制剂(NACE2i)在感染后两天抑制病毒复制。数据基于高通量测序表达谱分析(GPL28997),可用于研究ACE2核转位、表观遗传调控及抗病毒干预机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在体外,ACE2转位至细胞核以诱导SARS-CoV-2复制。在此,利用SARS-CoV-2感染的黄金叙利亚仓鼠肺组织的数字空间图谱,我们显示一种核ACE2的特异性选择性肽抑制剂(NACE2i)在SARS-CoV-2感染两天后抑制病毒复制。

【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:GPL28997、10036。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=GSE233642

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 11 202,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=GSE233642

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

在体外,ACE2易位至细胞核以诱导SARS-CoV-2复制。在此,利用对SARS-CoV-2感染的黄金叙利亚仓鼠肺组织进行数字空间分析,我们展示了一种针对核内ACE2的特异性选择性肽抑制剂(NACE2i)在SARS-CoV-2感染两天后能抑制病毒复制。NACE2i还能防止炎症和巨噬细胞浸润,并增加细支气管中NK细胞的浸润。NACE2i治疗恢复了受感染仓鼠细支气管细胞中的宿主翻译过程。

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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