重症COVID-19中SARS-CoV-2感染的局部固有免疫受损

该数据集来自cellxgene.cziscience.com,包含58名健康与COVID-19参与者的鼻咽拭子scRNA-seq数据,用于研究SARS-CoV-2主要靶向哪些细胞以及感染如何影响呼吸道上皮

cellxgene
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基因组分类COVID-19long COVID-19normalrespiratory failure
Impaired local intrinsic immunity to SARS-CoV-2 infection in severe COVID-19

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

重症COVID-19中SARS-CoV-2感染的局部固有免疫受损

该数据集来自cellxgene.cziscience.com,包含58名健康与COVID-19参与者的鼻咽拭子scRNA-seq数据,用于研究SARS-CoV-2主要靶向哪些细胞以及感染如何影响呼吸道上皮。数据覆盖正常、轻中症与重症COVID-19及呼吸衰竭等状态,观察到分泌细胞扩增、纤毛细胞减少及经deuterosomal细胞扩增的上皮再增殖,并揭示重症中抗病毒反应减弱。可用于COVID-19及long COVID-19相关细胞类型与宿主反应分析(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):SARS-CoV-2感染可导致重症呼吸道COVID-19。然而,许多个体仅表现为孤立的上呼吸道症状,提示可能将病毒病理限制在鼻咽部。SARS-CoV-2主要靶向哪些细胞以及感染如何影响呼吸道上皮仍不完全清楚。我们对58名健康和COVID-19参与者的鼻咽拭子进行了scRNA-seq。在COVID-19期间,我们观察到分泌细胞扩增、纤毛细胞减少,以及通过deuterosomal细胞扩增实现的上皮细胞再增殖。在轻度和中度COVID-19中,上皮细胞表达抗病毒/干扰素反应基因,而重症COVID-19中的细胞尽管病毒载量相当,抗病毒反应却减弱。SARS-CoV-2 RNA+宿主靶细胞高度异质,包括发育中的纤毛细胞、干扰素反应性纤毛细胞、AZGP1high杯状细胞和KRT

【主题与分类】

主题标签:COVID-19、long COVID-19、normal、respiratory failure。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://cellxgene.cziscience.com/collections/35d0b748-3eed-43a5-a1c4-1dade5ec5ca0

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源站:https://cellxgene.cziscience.com/collections/35d0b748-3eed-43a5-a1c4-1dade5ec5ca0

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

SARS-CoV-2感染可导致严重的呼吸道COVID-19。然而,许多个体仅表现出上呼吸道症状,提示病毒病理可能局限于鼻咽部。SARS-CoV-2主要靶向哪些细胞以及感染如何影响呼吸道上皮,目前尚不完全清楚。我们对58名健康和COVID-19参与者的鼻咽拭子进行了scRNA-seq。在COVID-19期间,我们观察到分泌细胞扩增、纤毛细胞减少,以及通过deuterosomal细胞扩增实现上皮细胞再增殖。在轻度和中度COVID-19中,上皮细胞表达抗病毒/干扰素反应基因,而重症COVID-19中的细胞尽管病毒载量相当,但抗病毒反应减弱。SARS-CoV-2 RNA+宿主靶细胞高度异质,包括发育中的纤毛细胞、干扰素反应性纤毛细胞、AZGP1高表达杯状细胞和KRT13+“小丘”样细胞,我们还鉴定了与易感性、抗性或感染反应相关的基因。

我们的研究定义了针对SARS-CoV-2的保护性和有害反应,以及感染的直接病毒靶标,并提示鼻上皮抗病毒免疫失败可能是重症COVID-19的基础并先于其发生。疾病:COVID-19、长期COVID-19、正常、呼吸衰竭。组织:鼻咽。检测方法:Seq-Well S3。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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