PRJNA773942:Baricitinib 减轻由肺浸润单核细胞驱动的 COVID-19 前炎症期

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦 COVID-19 早期炎症阶段中肺浸润单核细胞的作用。源站描述指出,重症患者支气管肺泡灌洗液中的肺浸润单核细胞高表达 CXCL8、IL-1ß 等炎症介质 mRNA 并携带 SARS-CoV-2 转录本;研究还建立了原代人血单核细胞跨感染 SARS

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基因组Transcriptome or Gene expressionCOVID-19
PRJNA773942: Baricitinib attenuates the proinflammatory phase1 of COVID-19 driven by lung-infiltrating monocytes

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA773942:Baricitinib 减轻由肺浸润单核细胞驱动的 COVID-19 前炎症期

该数据集来自 NCBI,主题为转录组或基因表达,聚焦 COVID-19 早期炎症阶段中肺浸润单核细胞的作用。源站描述指出,重症患者支气管肺泡灌洗液中的肺浸润单核细胞高表达 CXCL8、IL-1ß 等炎症介质 mRNA 并携带 SARS-CoV-2 转录本;研究还建立了原代人血单核细胞跨感染 SARS-CoV-2 的人肺上皮迁移的体外模型,观察到单核细胞获得病毒并上调炎症介质表达与分泌,与体内数据一致,并涉及 JAK1/2 抑制剂 baricitinib 的紧急使用授权。数据可用于研究相关基因表达与炎症机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):COVID-19 患者在 SARS-CoV-2 初始复制期间通常无症状,但在病毒消退且血液单核细胞浸润气道后可能遭受严重的免疫病理损伤。在重症 COVID-19 患者的支气管肺泡灌洗液中,肺浸润单核细胞表达高水平编码炎症介质的 mRNA,包括 CXCL8 和 IL-1ß,并含有 SARS-CoV-2 转录本。为更深入研究这一过程,我们开发了一种新的器官型模型,其中原代人血单核细胞跨过被 SARS-CoV-2 感染的分化人肺上皮进行迁移。浸润的单核细胞从上皮获得 SARS-CoV-2,并上调包括 CXCL8 和 IL-1ß 在内的炎症介质的表达和分泌,与体内数据一致。JAK1/2 抑制剂 baricitinib 获得了 FDA 的紧急使用授权用于治疗

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA773942

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数据说明

COVID-19患者在SARS-CoV-2初始复制期间通常无症状,但在病毒消退且血液单核细胞浸润气道后,可能出现严重的免疫病理损伤。在重症COVID-19患者的支气管肺泡灌洗液中,肺部浸润的单核细胞表达高水平编码炎症介质的mRNA,包括CXCL8和IL-1ß,并含有SARS-CoV-2转录本。为更深入地研究这一过程,我们开发了一种新型器官型模型,将原代人血液单核细胞跨过由SARS-CoV-2感染的分化人肺上皮进行迁移。浸润的单核细胞从上皮获得SARS-CoV-2,并上调包括CXCL8和IL-1ß在内的炎症介质的表达和分泌,与体内数据一致。JAK1/2抑制剂巴瑞替尼最初与抗病毒药物瑞德西韦联合使用,获得FDA紧急使用授权用于治疗COVID-19,近期又获批作为单独治疗药物。

为探索巴瑞替尼单用或与瑞德西韦联用可能带来更有利疾病结局的机制,我们利用该模型表征了肺上皮细胞和浸润单核细胞的病毒载量、基因表达及炎症介质分泌情况。正如预期,瑞德西韦降低了上皮细胞和单核细胞中的病毒载量,而巴瑞替尼增强了单核细胞的抗病毒信号传导并减少了特定炎症介质。巴瑞替尼与瑞德西韦联用提高了SARS-CoV-2阳性单核细胞的病毒清除速率。综上所述,巴瑞替尼增强了浸润COVID-19肺部的单核细胞的抗病毒状态,同时降低了炎症介质的表达,从而降低了细胞因子风暴及随之发生的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的可能性。总体设计:为确定气道上皮、SARS-CoV-2感染与气道单核细胞之间的关系,我们使用了

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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