Scientific data · 2025
Molecular landscape of respiratory infection: A large-scale, multi-centre blood transcriptome dataset.
СтатьяDatasetПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Chew Tracy, Pelaia Tiana M, Phu Amy L, Teoh Sally, Wang Ya, Deshpande Nandan, Kim Karan, Herwanto Velma, Gunawan, Karvunidis Thomas, Zerbib Yoann, Short Kirsty R, Macdonald Stephen, Thevarajan Irani, Rinchai Darawan, Kuan Win Sen, Knippenberg Ben, Iredell Jonathan, Britton Philip N, Hutchings Owen, Britton Warwick J, Eden John-Sebastian, Orde Sam, Tang Benjamin, McLean Anthony, Chaussabel Damien, Schughart Klaus, Shojaei Maryam
Аннотация
Respiratory infections pose significant challenges to global health, impacting millions of individuals annually. Understanding the molecular mechanisms underlying the pathogenicity of these infections is crucial for developing effective interventions. RNA sequencing provides insights into a patient's global transcriptome changes, facilitating the identification of host gene signatures in response to infection and potential therapeutic targets. Here we present an extensive whole blood transcriptome dataset from a demographically diverse cohort of 502 patients with infections including COVID-19, seasonal coronavirus, influenza A or influenza B, sepsis, septic shock, and co-infections (Viral/Viral, Bacterial/Viral, Bacterial/Viral/Fungal, Viral/Fungal, Viral/ Viral/Fungal). The cohort size and depth of data showcase its potential to unravel respiratory infection pathogenesis for the development of better diagnostics, treatments, and preventive strategies for respiratory infections and future global health crises.