小鼠肺部转录组对H1N1、H3N2和H5N1流感病毒感染的反应

其中H5N1 HALo为减毒突变病毒,H3N2在小鼠中复制能力弱且肺组织病毒载量无法通过蚀斑试验检测。数据可用于研究不同亚型流感病毒感染后宿主肺部基因表达动态变化及比较转录组响应(来源 NCBI)

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基因组预测GPL1702110090
GSE98527: Mouse lung transcriptome response to infection with H1N1, H3N2, and H5N1 influenza virus.

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-30

资源简介

小鼠肺部转录组对H1N1、H3N2和H5N1流感病毒感染的反应

Mouse lung transcriptome response to infection with H1N1, H3N2, and H5N1 influenza virus.

该数据集包含C57BL/6小鼠肺部在感染甲型流感病毒A/California/04/09(H1N1)、A/Wyoming/03/03(H3N2)和A/Vietnam/1203/04(H5N1)HALo病毒后多个时间点的mRNA-Seq转录组数据。其中H5N1 HALo为减毒突变病毒,H3N2在小鼠中复制能力弱且肺组织病毒载量无法通过蚀斑试验检测。数据可用于研究不同亚型流感病毒感染后宿主肺部基因表达动态变化及比较转录组响应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 03 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):通过mRNA-Seq分析,对C57BL/6小鼠肺部细胞转录组在感染甲型流感A/California/04/09(H1N1)、A/Wyoming/03/03(H3N2)和A/Vietnam/1203/04(H5N1)HALo病毒后的多个时间点进行了分析。甲型流感A/Vietnam/1203/04(H5N1)HALo突变病毒是一种由野生型甲型流感A/Vietnam/1203/04(H5N1)病毒产生的减毒H5N1病毒,如Steel, J., et al. J Virol. 2009 Feb; 83(4):1742-53所述。A/Wyoming/03/03(H3N2)流感病毒在小鼠中复制能力差,接种该病毒的小鼠肺组织未携带可通过蚀斑试验检测到的病毒载量。

【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:GPL17021、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=GSE98527

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 201,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

通过mRNA-Seq分析,对C57BL/6小鼠肺部的细胞转录组在感染甲型流感A/California/04/09 (H1N1)、A/Wyoming/03/03 (H3N2)和A/Vietnam/1203/04 (H5N1) HALo病毒后的多个时间点进行了 profiling。甲型流感A/Vietnam/1203/04 (H5N1) HALo突变病毒是一种减毒H5N1病毒,由野生型甲型流感A/Vietnam/1203/04 (H5N1)病毒生成,如Steel, J., 等人在《J Virol.》2009年2月; 83(4):1742-53中所述。A/Wyoming/03/03 (H3N2)流感病毒在小鼠体内复制能力较弱,接种该病毒的小鼠肺组织中未能检测到通过空斑试验可检出的病毒载量。

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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