鼻内递送NS1缺失流感病毒载体新冠疫苗抑制SARS-CoV-2炎症反应(仓鼠肺泡巨噬细胞ATAC-seq数据)

该数据集来自NCBI,属于表观基因组学范畴,聚焦NS1缺失流感病毒载体鼻内COVID-19疫苗(dNS1-RBD)在仓鼠肺泡巨噬细胞中的ATAC-seq数据

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基因组回归EpigenomicsCOVID-19疫苗编码
PRJNA948055: Intranasal delivery of NS1-deleted influenza virus vectored COVID-19 vaccine restrains the SARS-CoV-2 inflammatory response (Hamster AMs ATAC-seq Data)

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

鼻内递送NS1缺失流感病毒载体新冠疫苗抑制SARS-CoV-2炎症反应(仓鼠肺泡巨噬细胞ATAC-seq数据)

该数据集来自NCBI,属于表观基因组学范畴,聚焦NS1缺失流感病毒载体鼻内COVID-19疫苗(dNS1-RBD)在仓鼠肺泡巨噬细胞中的ATAC-seq数据。研究旨在探索该疫苗诱导的广谱呼吸道保护免疫机制,涉及先天免疫、训练免疫及上下呼吸道组织驻留记忆T细胞,并观察到疫苗通过抑制早期病毒载量和降低促炎细胞因子(IL-6、IL-1B、IFN-γ)水平来限制SARS-CoV-2炎症反应。数据可用于分析染色质可及性变化,辅助理解疫苗介导的免疫调控与炎症抑制机制(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):SARS-CoV-2(严重急性呼吸综合征冠状病毒2)变异株的出现及“解剖逃逸”特征威胁当前冠状病毒病(COVID-19)疫苗的有效性。迫切需要了解广谱呼吸道保护的免疫机制,以指导更广泛疫苗的开发。在本研究中,我们研究了NS1缺失流感病毒载体鼻内COVID-19疫苗(dNS1-RBD)诱导的免疫反应,该疫苗提供针对SARS-CoV-2变异株的广谱保护。鼻内递送dNS1-RBD诱导了覆盖上、下呼吸道的先天免疫、训练免疫和组织驻留记忆T细胞。它通过抑制SARS-CoV-2攻击后的早期病毒载量和减弱促炎细胞因子(IL-6、IL-1B和IFN-γ)水平来抑制炎症反应。

【主题与分类】

主题标签:Epigenomics。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/PRJNA948055

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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

SARS-CoV-2(严重急性呼吸综合征冠状病毒2)变异株的出现及“解剖学逃逸”特性,对当前冠状病毒病(COVID-19)疫苗的有效性构成了威胁。亟需理解广谱呼吸道保护的免疫学机制,以指导更广泛疫苗的研发。在本研究中,我们探究了一种NS1缺失型流感病毒载体鼻内COVID-19疫苗(dNS1-RBD)所诱导的免疫反应,该疫苗能提供针对SARS-CoV-2变异株的广谱保护。鼻内接种dNS1-RBD可诱导固有免疫、训练免疫以及覆盖上下呼吸道的人体组织驻留记忆T细胞。它通过抑制SARS-CoV-2攻击后的早期病毒载量并减弱促炎细胞因子(IL-6、IL-1B和IFN-γ)水平来限制炎症反应,从而与对照组相比,减少了过度免疫诱导的组织损伤。通过诱导局部细胞免疫和训练免疫,鼻内接种NS1缺失型流感病毒载体疫苗代表了一种广谱COVID-19疫苗策略,旨在减轻疾病负担。

为研究dNS1-RBD疫苗在金仓鼠中诱导的肺泡巨噬细胞训练免疫,我们以dNS1-RBD/dNS1-Vector/PBS对金仓鼠进行免疫接种,并在接种后2个月收集肺泡巨噬细胞样本进行ATAC-seq测序。随后利用该数据集进行差异峰和IGV轨迹可视化分析。总体设计:对免疫后2周dNS1-RBD/dNS1-Vector/PBS接种组的肺泡巨噬细胞ATAC-seq数据进行差异峰、IGV轨迹可视化和富集分析。

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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