甲型流感呼吸道感染小鼠离体分离肺泡II型上皮细胞转录组学

该数据集来自 NCBI GEO,标题为甲型流感呼吸道感染小鼠离体分离肺泡II型上皮细胞转录组学,包含 1 个文件 GSE57008_series_matrix.txt.gz

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL126110090
GSE57008: Transcriptomics of murine ex vivo isolated alveolar type 2 epithelial cells from Influenza A respiratory infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

甲型流感呼吸道感染小鼠离体分离肺泡II型上皮细胞转录组学

Transcriptomics of murine ex vivo isolated alveolar type 2 epithelial cells from Influenza A respiratory infection

该数据集来自 NCBI GEO,标题为甲型流感呼吸道感染小鼠离体分离肺泡II型上皮细胞转录组学,包含 1 个文件 GSE57008_series_matrix.txt.gz。数据基于表达谱芯片,涉及 GPL1261 平台与小鼠物种,聚焦甲型流感病毒感染后肺泡II型上皮细胞的转录调控。可用于分析感染后早期差异表达转录本、比较 AECII 与全肺组织的转录贡献,并探索其在抗流感免疫中的潜在作用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 23 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:甲型流感病毒(IAV)感染会周期性地在人群中造成大量发病和死亡。在肺中,IAV 复制的主要靶细胞是 II 型肺泡上皮细胞(AECII),其免疫学潜力日益受到认可。然而,我们对 AECII 在抗 IAV 免疫中作用的认识尚不完整,其在体内对感染的反应也尚未得到评估。为增进对其在宿主对 IAV 感染应答中作用的了解,我们分析了从感染小鼠中分离的原代 AECII 的转录调控。结果:对 IAV 感染后前三天分离的 AECII 进行微阵列分析,揭示了广泛的转录调控。鉴定出大量差异表达转录本,并且与全肺组织相比,显示 AECII 对呼吸

【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:Expression profiling by array、GPL1261、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=GSE57008

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 11 201,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

背景:甲型流感病毒(IAV)感染周期性地在人群中引起大量发病和死亡。在肺部,IAV复制的主要靶细胞是II型肺泡上皮细胞(AECII),人们日益认识到其免疫潜力。然而,我们对AECII在抗IAV免疫中作用的认识尚不完整,且其在体内对感染的反应尚未得到评估。为了增进对其在宿主对IAV感染应答中作用的了解,我们分析了从感染小鼠中分离的原代AECII的转录调控。结果:对IAV感染后前三天分离的AECII进行微阵列分析,揭示了广泛的转录调控。鉴定出大量差异表达的转录本,与全肺组织相比,显示AECII在呼吸道抗IAV应答中贡献显著。I型干扰素在检测到的基因表达谱中起主要作用,功能通路分析显示AECII在病原体识别、细胞招募和抗原呈递方面高度活跃。

对Toll样受体7(TLR7)缺陷小鼠的分析表明,AECII依赖于宿主对这种先天性IAV传感器的表达来激发其全面反应。重要的是,AECII的转录谱与感染动物肺部检测到的细胞募集和I型干扰素水平相关。结论:对原代小鼠AECII进行的离体分析被证明是增进我们对感染中AECII生物学理解的有力工具。我们的分析揭示了AECII通过整合周围细胞提供的信号和直接病原体识别,对局部宿主防御做出了异常强大的贡献。

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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