SARS-CoV-2 S1蛋白衍生肽对T细胞超抗原样刺激特性的鉴定

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,用于研究SARS-CoV-2 S1刺突蛋白衍生肽P3的超抗原样免疫刺激特性

geo
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基因组分类GPL185739606COVID-19
GSE281135: The identification of a SARs-CoV2 S1 protein derived peptide with super-antigen-like stimulatory properties on T-cells

基本信息

模态
基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

SARS-CoV-2 S1蛋白衍生肽对T细胞超抗原样刺激特性的鉴定

The identification of a SARs-CoV2 S1 protein derived peptide with super-antigen-like stimulatory properties on T-cells

该数据集来自NCBI GEO,包含一个高通量测序表达谱文件,用于研究SARS-CoV-2 S1刺突蛋白衍生肽P3的超抗原样免疫刺激特性。源站描述显示,P3与细菌超抗原具有序列同源性,可结合MHC I/II和TCR,并在体外激活25-40%的人CD4和CD8 T细胞,上调IFNg和颗粒酶B表达;在小鼠体内诱导IL1b、IL6和TNFa等促炎因子升高,且能增强重症COVID-19患者T细胞的体外免疫反应。数据可用于探索P3肽介导的T细胞激活机制及重症COVID-19炎症反应研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):重症COVID-19的特征是细胞因子介导的急性呼吸窘迫综合征,类似于中毒性休克综合征。我们鉴定了一种SARS-CoV-2 S1刺突肽(P3),其序列与细菌超抗原具有同源性。计算建模显示,P3与MHC I/II类分子及TCR区域的结合部分与葡萄球菌肠毒素B(SEB)和肠毒素H(SEH)的结合位点重叠。在体外,P3有效激活了25-40%的人CD4和CD8 T细胞,并伴随效应分子IFNg和颗粒酶B表达的增加。在体内,给小鼠施用P3肽诱导了以促炎细胞因子IL1b、IL6和TNFa水平升高为特征的炎症反应。此外,P3肽促进了重症COVID-19患者T细胞更强烈的体外免疫反应,表现为CD69和IFNg表达增加。Cons

【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:GPL18573、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=GSE281135

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 11 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

重型COVID-19的特征是细胞因子介导的急性呼吸窘迫综合征,类似于中毒性休克综合征。我们鉴定出一条SARS-CoV-2 S1刺突肽(P3),其序列与细菌超抗原具有同源性。计算建模显示,P3与MHC I/II类分子及TCR区域的结合位点与葡萄球菌肠毒素B(SEB)和肠毒素H(SEH)的结合位点部分重叠。在体外,P3能有效激活25-40%的人CD4和CD8 T细胞,并伴随效应分子IFNg和颗粒酶B表达的升高。在体内,给予小鼠P3肽可诱导以促炎细胞因子IL1b、IL6和TNFa水平升高为特征的炎症反应。此外,P3肽促进了重症COVID-19患者T细胞在体外产生更强的免疫反应,表现为CD69和IFNg表达增加。与其超抗原特性一致,P3在体外还优先扩增了携带受限TCR Vα和Vβ链库的T细胞。

总体而言,P3肽与几种内源性哺乳动物蛋白的同源性提示,未来有可能发现相关肽类,这些肽类可能在人类炎症和自身免疫性疾病中发挥作用。

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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