PCV2d感染小鼠肺细胞单细胞转录图谱

研究以BALB/c小鼠建立PCV2d感染模型,通过scRNA-seq系统分析感染小鼠肺组织10种细胞类型的转录组,并构建了有价值的标记基因目录

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE278049: Single-Cell transcriptional landscape of lung cells from PCV2d-infected mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

PCV2d感染小鼠肺细胞单细胞转录图谱

Single-Cell transcriptional landscape of lung cells from PCV2d-infected mice

该数据集来自NCBI GEO,标题为PCV2d感染小鼠肺细胞的单细胞转录图谱,包含1个文件GSE278049_series_matrix.txt.gz。研究以BALB/c小鼠建立PCV2d感染模型,通过scRNA-seq系统分析感染小鼠肺组织10种细胞类型的转录组,并构建了有价值的标记基因目录。数据可用于比较感染与未感染小鼠肺细胞转录差异、研究病毒复制与免疫抑制反应,以及开展细胞类型分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):猪圆环病毒(PCV2)感染在养猪业中普遍存在,并造成重大经济损失。近年来,PCV2d亚型已成为中国主要流行基因型。与其他亚型相比,其毒力更强,导致更严重的病毒血症和器官损伤。因此,研究PCV2d亚型的生物学特性具有重要意义。我们利用BALB/c小鼠建立PCV2d感染模型,并采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)系统分析感染小鼠肺组织中10种细胞类型的转录组。值得注意的是,我们为这些细胞类型开发了一个有价值的标记基因目录。与未感染小鼠相比,PCV2d感染在大多数细胞类型中诱导了广泛的病毒复制和免疫抑制反应。更重要的是,我们认为具有高水平病毒复制能力的单核巨噬细胞

【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:GPL24247、10090。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278049

【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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    • 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

猪圆环病毒(PCV2)感染在养猪业中普遍存在,并造成重大经济损失。近年来,PCV2d亚型已成为中国主要流行基因型。与其他亚型相比,其毒力更强,导致更严重的病毒血症和器官损伤。因此,研究PCV2d亚型的生物学特性具有重要意义。我们利用BALB/c小鼠建立了PCV2d感染模型,并采用单细胞RNA测序(scRNA-seq)系统分析了感染小鼠肺组织中10种细胞类型的转录组。值得注意的是,我们为这些细胞类型构建了一份有价值的标记基因目录。与未感染小鼠相比,PCV2d感染在大多数细胞类型中诱导了广泛的病毒复制和免疫抑制反应。

更重要的是,我们认为,具有高水平病毒复制、促炎细胞因子以及通过CD40_CD40L和CXCL14_CXCR4发生的多种细胞群体相互作用,并在体内主要介导抗原呈递和加工途径以参与免疫反应的单核巨噬细胞,可能促进PCV2驱动的炎症性肺损伤。我们的数据揭示了PCV2d感染后小鼠肺组织中复杂而独特的免疫应答情景,并阐明了PCV2d驱动小鼠炎症反应的潜在机制。此外,本研究为不同细胞类型对PCV2d感染反应的分子基础提供了丰富的数据资源。

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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