GSE271370:空间转录组揭示致死性COVID-19肺部原位细胞与分子特征
该数据集来自NCBI GEO(GSE271370),包含1个文件(GSE271370_series_matrix.txt.gz),基于Visium空间转录组技术对致死性COVID-19患者尸检肺组织进行分析,聚焦弥漫性肺泡损伤(DAD)的急性期与增殖期

基本信息
资源简介
GSE271370:空间转录组揭示致死性COVID-19肺部原位细胞与分子特征
Spatial transcriptomics unveils the in situ cellular and molecular hallmarks of the lung in fatal COVID-19
该数据集来自NCBI GEO(GSE271370),包含1个文件(GSE271370_series_matrix.txt.gz),基于Visium空间转录组技术对致死性COVID-19患者尸检肺组织进行分析,聚焦弥漫性肺泡损伤(DAD)的急性期与增殖期。数据覆盖肺部组织切片的空间基因表达信息,可用于研究不同细胞类型的空间分布与相互作用,揭示驱动不同DAD模式的分子和细胞特征,为优化治疗策略提供依据(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 02 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):重症2019冠状病毒病(COVID-19)可诱发异质性且进展性的弥漫性肺泡损伤(DAD),严重破坏肺组织结构与稳态,妨碍疾病管理并导致致命结局。刻画DAD在疾病进展过程中的病理生理学特征,对于更好地理解驱动不同DAD模式的分子与细胞特征、优化治疗策略至关重要。为将细胞类型之间的相互作用置于组织背景中并评估其分布,空间转录组学(ST)技术应运而生,使研究组织空间结构达到前所未有的分辨率。为此,死后肺组织为揭示死亡时的细胞组成及其空间关系提供了宝贵见解。在本研究中,我们利用VisumST技术对死后COVID-19诱导的急性期和增殖期肺组织进行了分析。
【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:Other、GPL20795、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=GSE271370
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 11 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
重症2019冠状病毒病(COVID-19)可诱发异质性且进行性的弥漫性肺泡损伤(DAD),严重破坏肺组织结构和稳态,妨碍疾病管理并导致致命结局。刻画DAD随疾病进展的病理生理学特征,对于更好地理解驱动不同DAD模式的分子和细胞特征以及优化治疗策略至关重要。为了将细胞类型之间的相互作用置于具体背景中并评估其分布,空间转录组学(ST)技术应运而生,使研究组织空间结构达到前所未有的分辨率。为此,死后肺组织为了解死亡时的细胞组成及其空间关系提供了宝贵见解。在此,我们在死后COVID-19诱导的急性期和增殖期DAD肺组织(包括形态学表现正常的对照样本)中利用了VisumST技术,以揭示DAD背后的免疫病理机制,为驱动致命性COVID-19中DAD进展的细胞和分子通讯事件提供了新的见解。
我们报告,随着疾病进展,内皮细胞类型、I型肺泡上皮细胞和自然杀伤细胞呈进行性丢失,同时髓系细胞和基质细胞(主要为支气管周围成纤维细胞)持续增加。空间组织分析识别出多变的细胞区室,从对照肺中由细胞类型谱系定义的主要区室,到DAD谱系中增加且更特异的区室化(包括免疫特异性簇)。重要的是,空间信息指导的配体-受体相互作用(LRI)分析揭示了一种定义COVID-19诱导的DAD肺的细胞间通讯特征。转录因子(TF)活性富集分析确定TGF-B通路为DAD驱动因素,突出了SMAD3和SMAD7转录因子活性在肺纤维化过程中的作用。整合失调的LRI与
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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