衰老相关肠道菌群失调削弱肠-肺轴抗流感病毒防御

数据围绕衰老过程中肠道菌群失调与流感病毒感染的相互作用,涉及微生物组成与代谢变化、短链脂肪酸产生相关酶表达下降等背景。可用于研究衰老相关菌群改变对肠-肺轴抗病毒防御的影响,并支持表达谱层面的分类分析(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE313182: Microbiota dysbiosis in aging weakens gut–lung axis defense against influenza A virus

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-31

资源简介

衰老相关肠道菌群失调削弱肠-肺轴抗流感病毒防御

Microbiota dysbiosis in aging weakens gut–lung axis defense against influenza A virus

该数据集来自 NCBI GEO(GSE313182),包含 1 个文件(GSE313182_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,物种为人类(9606),平台为 GPL24676。数据围绕衰老过程中肠道菌群失调与流感病毒感染的相互作用,涉及微生物组成与代谢变化、短链脂肪酸产生相关酶表达下降等背景。可用于研究衰老相关菌群改变对肠-肺轴抗病毒防御的影响,并支持表达谱层面的分类分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 10 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):衰老伴随肠道微生物群的深刻变化,包括微生物多样性降低、代谢能力改变以及全身性低度炎症,从而增加对流感病毒(IAV)等呼吸道病毒感染的易感性。越来越多的证据表明,微生物代谢物,尤其是短链脂肪酸(SCFAs),通过调节肠-肺轴内的炎症反应和抗病毒防御来增强宿主抵抗力。在此,我们研究了衰老、微生物失调与IAV感染之间的相互作用。在小鼠模型中,衰老与微生物群组成和代谢的显著变化相关,其中Akkermansia muciniphila和Faecalibaculum rodentium等共生菌减少。同时,参与碳水化合物发酵的酶表达降低,提示SCFA产生受损。IAV感染

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE313182

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 14 202,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=GSE313182

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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

衰老伴随着肠道微生物群的深刻变化,包括微生物多样性降低、代谢能力改变以及全身性低度炎症,从而增加对甲型流感病毒(IAV)等呼吸道病毒感染的易感性。越来越多的证据表明,微生物代谢产物,尤其是短链脂肪酸(SCFAs),通过调节肠-肺轴内的炎症反应和抗病毒防御,有助于增强宿主的抵抗力。在此,我们研究了衰老、微生物失调与IAV感染之间的相互作用。在小鼠模型中,衰老与微生物群组成和代谢的显著变化相关,其中嗜黏蛋白阿克曼菌(Akkermansia muciniphila)和啮齿粪杆菌(Faecalibaculum rodentium)等共生菌减少。同时,参与碳水化合物发酵的酶表达降低,提示SCFA产生受损。IAV感染进一步加剧了老年小鼠中的这些改变。此外,我们还进行了衰老的人原代肺成纤维细胞的体外补充实验,以进一步分析感染期间SCFA与年龄相关的作用。

衰老细胞对IAV感染更为易感,但补充短链脂肪酸乙酸盐可显著降低病毒复制和炎症反应。机制上,这些保护作用由短链脂肪酸受体GPR41和GPR43的激活以及通过组蛋白乙酰化增强的基因表达所介导。总之,我们的研究结果揭示,衰老相关的微生物失调导致短链脂肪酸产生减少,从而削弱抗病毒防御机制。重要的是,我们证明补充乙酸盐可特异性恢复衰老细胞中的抗病毒反应,突显了微生物组对健康衰老的相关性,并将肠-肺轴确定为治疗干预的有前景靶点。

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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