PRJNA861390：肺部SARS-CoV-2与流感病毒感染分析揭示病毒特异性宿主反应及基因特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA861390

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数据说明

2019年末出现的严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）已在全球范围内传播，引发了一场呼吸道疾病的大流行，被命名为冠状病毒病2019（COVID-19）。为了理解病毒致病机制并验证临床研究中提出的推定COVID-19生物标志物，需要更准确地定义肺部宿主对SARS-CoV-2感染的反应。在此，我们利用Nanostring GeoMX™平台对FFPE组织进行靶向转录组学分析，以深入描绘COVID-19、大流行H1N1流感和未感染对照组患者的肺部转录景观。宿主转录组学显示，与未感染对照组相比，COVID-19患者肺中与炎症、I型干扰素产生、凝血和血管生成相关的基因显著上调。SARS-CoV-2在肺内分布不均（凸显了空间转录组学的优势），病毒载量高的区域与I型干扰素反应增强相关。

一旦控制了样本中主要的细胞类型、患者内相关性以及患者间变异，致死性流感和COVID-19患者肺部之间仅有极少数基因存在差异表达。引人注目的是，先前被鉴定为区分细菌性和病毒性肺部感染的有用血液生物标志物的干扰素相关基因IFI27，在COVID-19患者肺部中相较于流感患者显著上调。总体而言，这些数据表明空间转录组学是识别组织内新基因特征的有力工具，为SARS-COV-2的发病机制提供了新见解，有助于患者分诊和治疗。总体设计：在本数据集中，我们捕获了SARS-CoV2感染患者以及pH1N1和对照样本的肺组织GeoMx DSP RNA图谱。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。