COVID-19妊娠并发症中细胞外囊泡改变滋养层功能数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含COVID-19妊娠并发症中母体循环细胞外囊泡(EVs)对滋养层细胞功能影响的研究数据

geo
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基因组分类GPL246769606COVID-19
GSE268230: Extracellular vesicles alter trophoblast function in pregnancies complicated by COVID-19

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

COVID-19妊娠并发症中细胞外囊泡改变滋养层功能数据集

Extracellular vesicles alter trophoblast function in pregnancies complicated by COVID-19

该数据集来自NCBI GEO,包含COVID-19妊娠并发症中母体循环细胞外囊泡(EVs)对滋养层细胞功能影响的研究数据。数据通过高通量测序对表达谱进行分析,涉及人类样本(9606)和GPL24676平台。数据集可用于探索COVID-19期间母体EVs如何影响胎盘转录组和滋养层细胞生理,为理解妊娠期SARS-CoV-2感染导致胎盘功能障碍的机制提供数据支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 23 202。

【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)感染及由此产生的冠状病毒病(COVID-19)会导致胎盘功能障碍,从而增加不良妊娠结局的风险。尽管COVID-19引起的胎盘异常病理常见,但胎盘直接感染罕见。这表明,与母体COVID-19相关的病理生理学,而非胎盘直接感染,是导致胎盘功能障碍和胎盘转录组改变的原因。我们假设,妊娠期间受COVID-19改变的母体循环细胞外囊泡(EVs)参与胎盘功能障碍。为检验这一假设,我们表征了COVID-19妊娠并发症中的母体循环EVs,并在体外测试了它们对滋养层细胞生理的影响。我们发现,COVID-19的妊娠时间是一个主要决定因素。

【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=GSE268230

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 17 202,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=GSE268230

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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

严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)感染及其导致的冠状病毒病(COVID-19)会引起胎盘功能障碍,从而增加不良妊娠结局的风险。尽管COVID-19所致的胎盘病理异常较为常见,但胎盘的直接感染却较为罕见。这表明,与母体COVID-19相关的病理生理过程,而非胎盘的直接感染,是导致胎盘功能障碍及胎盘转录组改变的原因。我们假设,妊娠期COVID-19所改变的母体循环细胞外囊泡(EVs)参与了胎盘功能障碍的发生。为检验这一假设,我们对合并COVID-19的妊娠母体循环EVs进行了表征,并在体外测试了其对滋养层细胞生理功能的影响。我们发现,COVID-19发生的妊娠时期是决定循环EV功能及内容物的主要因素。体外将滋养层细胞暴露于分娩时活动性感染患者所分离的EVs(而非对照组分离的EVs),会改变关键的滋养层功能,包括激素产生和侵袭能力。

因此,来自有活动性感染的参与者(包括有症状和无症状病例)的循环EVs能够破坏关键的滋养层功能。COVID-19参与者与对照组之间的EV货物存在差异,这可能有助于破坏胎盘转录组和形态。我们的研究结果表明,COVID-19可在整个孕期对循环EVs产生影响,而循环EVs很可能参与COVID-19诱导的胎盘功能障碍。

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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