衰老与SARS-CoV-2感染中肺内皮细胞早期炎症反应不足相关数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE260604),研究衰老与SARS-CoV-2感染中肺内皮细胞早期炎症反应的关系。数据基于人源化K18-hACE2小鼠,涵盖老年与年轻组在感染后2天的内皮细胞bulk RNA测序,比较差异调控基因数量

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基因组回归GPL1702110090COVID-19
GSE260604: Ageing is Associated with an Insufficient Early Inflammatory Response of Lung Endothelial Cells in SARS-CoV-2 Infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

衰老与SARS-CoV-2感染中肺内皮细胞早期炎症反应不足相关数据集

Ageing is Associated with an Insufficient Early Inflammatory Response of Lung Endothelial Cells in SARS-CoV-2 Infection

该数据集来自NCBI GEO(GSE260604),研究衰老与SARS-CoV-2感染中肺内皮细胞早期炎症反应的关系。数据基于人源化K18-hACE2小鼠,涵盖老年与年轻组在感染后2天的内皮细胞bulk RNA测序,比较差异调控基因数量。可用于探索年龄相关SARS-CoV-2致病机制及内皮炎症反应差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 29 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高龄与冠状病毒病(COVID)-19易感性增加及更严重结局相关,但其潜在机制研究不足。肺内皮紧邻感染的上皮细胞,旁观者炎症可能促进血栓炎症和COVID-19相关凝血病。在此,我们使用人源化K18-hACE2小鼠研究了年龄相关的SARS-CoV-2致病机制和内皮炎症反应。感染后10天(dpi),老年小鼠(85-112周)的存活率降至20%,而年轻小鼠(12-15周)为50%。对两个年龄组(老年:72-85周;年轻:15周)模拟感染和感染小鼠2dpi的内皮细胞进行bulk RNA测序,显示感染老年小鼠中显著差异调控基因数量远低于年轻小鼠(712对2294个基因)。病毒识别和抗病毒

【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:GPL17021、10090。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=GSE260604

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 28 202,引用时请注意版本时效。

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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

高龄与对2019冠状病毒病(COVID-19)易感性增加及更严重结局相关,但其潜在机制研究不足。肺内皮紧邻受感染的上皮细胞,旁观者炎症可能促进血栓炎症和COVID-19相关凝血病。本研究利用人源化K18-hACE2小鼠探讨了年龄相关的SARS-CoV-2致病机制及内皮炎症反应。感染后10天(dpi),老年小鼠(85-112周)的存活率降至20%,而年轻小鼠(12-15周)为50%。对两个年龄组(老年:72-85周;年轻:15周)模拟感染和感染小鼠感染后2天的内皮细胞进行批量RNA测序,结果显示感染老年小鼠中显著差异调控基因数量远低于年轻小鼠(712个对2294个基因)。病毒识别和抗病毒通路,如RIG-I样受体信号、NOD样受体信号和干扰素信号,在SARS-CoV-2感染后受到调控。

年轻小鼠的干扰素反应(Ifitm3、Ifit1、Isg15、Stat1)及干扰素诱导趋化因子(Cxcl10和Cxcl11)较老年小鼠高出数倍。感染年轻小鼠的内皮细胞显示趋化因子(Cxcl9、Ccl2)和白细胞黏附标志物(Icam1)表达升高,表明感染期间肺内皮炎症可促进白细胞黏附和血栓炎症。TREM1和急性期反应信号在感染年轻小鼠的内皮细胞中尤为突出。免疫组织化学未能检测到肺内皮中的病毒蛋白。总之,我们的数据表明,内皮对SARS-CoV-2感染的早期宿主反应随年龄增长而减弱,这可能是导致疾病严重程度的潜在因素。

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

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