COVID-19中单核细胞介导的血栓形成与循环组织因子及免疫麻痹相关
研究聚焦SARS-CoV-2感染导致的COVID-19,结合蛋白质组学、转录组学与质谱流式细胞术,刻画35例COVID-19受试者的循环蛋白质组与免疫细胞表型,比较轻重症间炎症与血管功能障碍标志物差异,可用于探索单核细胞介导血栓形成与免疫麻痹的分子特征(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
COVID-19中单核细胞介导的血栓形成与循环组织因子及免疫麻痹相关
Monocyte-mediated thrombosis linked to circulating tissue factor and immune-paralysis in COVID-19
该数据集来自NCBI GEO(GSE247186),包含1个文件GSE247186_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为人类(9606),平台GPL24676。研究聚焦SARS-CoV-2感染导致的COVID-19,结合蛋白质组学、转录组学与质谱流式细胞术,刻画35例COVID-19受试者的循环蛋白质组与免疫细胞表型,比较轻重症间炎症与血管功能障碍标志物差异,可用于探索单核细胞介导血栓形成与免疫麻痹的分子特征(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 07 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染引起2019冠状病毒病(COVID-19),并与炎症、凝血功能障碍及高血栓形成发生率相关。髓系细胞(Mϕ)有助于协调COVID-19中的初始免疫反应。尽管我们认识到Mϕ处于炎症与血栓形成的交汇点,但将两者在COVID-19中联系起来的机制在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们采用系统生物学方法,包括蛋白质组学、转录组学和质谱流式细胞术,以定义COVID-19受试者的循环蛋白质组和循环免疫细胞表型。在一个COVID-19受试者队列(n=35)中,与轻症COVID-19相比,重症受试者的循环炎症标志物(CCL23、IL-6)和血管功能障碍标志物(ACE2、组织因子[TF])升高。此外,尽管总白细胞
【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:GPL24676、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=GSE247186
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 21 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染会导致2019冠状病毒病(COVID-19),并与炎症、凝血功能障碍及高血栓形成发生率相关。髓系细胞(Mϕ)有助于协调COVID-19中的初始免疫反应。尽管我们认识到Mϕ处于炎症与血栓形成的交汇点,但在COVID-19中将两者联系起来的机制在很大程度上仍不清楚。在本研究中,我们采用系统生物学方法,包括蛋白质组学、转录组学和质谱流式细胞术,以确定COVID-19受试者的循环蛋白质组和循环免疫细胞表型。在一个COVID-19受试者队列(n=35)中,与轻症COVID-19受试者相比,重症受试者的炎症标志物(CCL23、IL-6)和血管功能障碍标志物(ACE2、组织因子[TF])的循环水平升高。此外,尽管COVID-19各组之间的总白细胞(WBC)计数相似,但重症COVID-19受试者的CD14+单核细胞表达更多的TF。在基线时,转录组学显示,与对照组相比,重症COVID-19受试者的IL-6、CCL3、ACOD1、C5AR1、C5AR2和TF增加。
利用“应激”转录组学,我们发现重症COVID-19受试者的循环免疫细胞存在深度免疫麻痹的证据,表现为对Toll样受体(TLR)激活的转录激活和炎症标志物释放大幅减少。最后,重症(而非轻症)COVID-19受试者的血清能够激活人单核细胞并诱导TF表达。综上所述,这些观察结果进一步阐明了COVID-19中免疫功能障碍和凝血异常背后的病理机制,有助于加深我们对SARS-CoV-2感染的理解,这些发现还可用于开发新的诊断和治疗策略。
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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