GSE300023:多组学揭示SARS-CoV-2清除中与抗体依赖细胞介导细胞毒性相关的免疫景观和分子特征

该数据集来自NCBI GEO,包含一份GSE300023系列矩阵文件,聚焦SARS-CoV-2感染康复者队列中抗体依赖细胞介导细胞毒性(ADCC)与病毒清除的关系

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基因组分类OtherGPL3017210090
GSE300023: Multi-omics uncovers the immune landscape and molecular signatures associated with antibody-dependent cellular cytotoxicity in SARS-CoV-2 clearance

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

GSE300023:多组学揭示SARS-CoV-2清除中与抗体依赖细胞介导细胞毒性相关的免疫景观和分子特征

Multi-omics uncovers the immune landscape and molecular signatures associated with antibody-dependent cellular cytotoxicity in SARS-CoV-2 clearance

该数据集来自NCBI GEO,包含一份GSE300023系列矩阵文件,聚焦SARS-CoV-2感染康复者队列中抗体依赖细胞介导细胞毒性(ADCC)与病毒清除的关系。研究分析了血浆ADCC能力与病毒清除速率及血液Tfh细胞簇的关联,并分离出具有强ADCC活性的单克隆抗体以探究其作用。数据可用于研究SARS-CoV-2清除相关的免疫景观与分子特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对SARS-CoV-2感染的免疫反应,尤其是中和抗体的产生,已被广泛研究。除直接中和外,抗体还可通过与自然杀伤(NK)细胞结合来清除感染细胞。然而,在SARS-CoV-2清除过程中,NK细胞与感染诱导的抗体在体内协作的分子和细胞机制仍不清楚。在此,我们分析了一组从初始SARS-CoV-2感染中康复的患者,以剖析病毒清除与抗体依赖细胞介导细胞毒性(ADCC)之间的关系。我们发现患者的血浆ADCC能力与较慢的病毒清除速率及血液滤泡辅助性T(Tfh)细胞簇相关。为阐明诱导ADCC的抗体在SARS-CoV-2感染中的作用,我们分离了一株具有强ADCC活性的单克隆抗体(mAb)。该ADCC-i

【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、GPL30172、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=GSE300023

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 22 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

针对SARS-CoV-2感染的免疫应答,尤其是中和抗体的产生,已被广泛研究。除直接中和作用外,抗体还可通过与自然杀伤(NK)细胞结合来清除受感染细胞。然而,在SARS-CoV-2清除过程中,NK细胞在体内与感染诱导的抗体协同作用的分子和细胞机制仍不清楚。在此,我们分析了一组从初始SARS-CoV-2感染中康复的患者队列,以剖析病毒清除与抗体依赖性细胞毒性(ADCC)之间的关系。我们发现,患者血浆的ADCC能力与较慢的病毒清除速率及血液滤泡辅助性T(Tfh)细胞簇相关。为阐明诱导ADCC的抗体在SARS-CoV-2感染中的作用,我们分离了一株具有强ADCC活性的单克隆抗体(mAb)。该诱导ADCC的mAb引发了与病毒RNA转录和蛋白质糖基化相关的转录程序。

此外,空间转录组学分析显示,在经ADCC诱导抗体治疗的SARS-CoV-2感染小鼠肺部,多个NK标记基因在离散斑点中表达富集。与此一致,经ADCC诱导抗体连接的人外周血NK细胞展现出进化上保守的NK细胞簇,与小鼠中诱导的细胞簇相似。总之,我们的研究阐明了特定NK细胞亚群与ADCC诱导抗体在控制SARS-CoV-2感染中时间上协调的作用。

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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