يتطلب اشتراك JoVE لعرض هذا المحتوى. تسجيل الدخول أو ابدأ نسخة تجريبية مجانية

مقالة بحثية

تقييم معياري مدرك للمقاصير لترانسكريبتومات الفيروسات التنفسية لوحدات استجابة المضيف في الأنف والدم: دراسة حوسبية

85 مشاهدة

⸱

DOI:

10.3791/73334

⸱

سبتمبر 18, 2026

 , 
1Comprehensive Rehabilitation Department, Beidahuang Industry Group General Hospital, 2Department of Pathology, First Affiliated Hospital of Harbin Medical University

في هذه المقالة

ملخص

تقدم هذه الدراسة الحاسوبية سير عمل مدرك للأقسام المرجعية لمقارنة المجموعات النسخية للفيروسات التنفسية المتاحة علنًا، مما يثبت أن استجابات المضيف في الأنف والدم تظهر توافقاً محدوداً على مستوى الجينات، ولكنها تنتج وحدات محددة لكل قسم، قابلة للتكرار وذات تفسير بيولوجي عبر مجموعات بيانات مستقلة، ومقارنات سريرية، وتعافٍ طولي، وتحليلات المتانة.

الملخص

تُعد بيانات ترانسكريبتوم الفيروسات التنفسية العامة ذات قيمة كبيرة لدراسة استجابات المضيف، إلا أن الاختلافات في مصدر الأنسجة، وتعريف المجموعة الضابطة، وتصميم الدراسة يمكن أن تؤدي إلى تضارب في التحليلات المجمعة. لقد طورنا سير عمل حاسوبي مدرك للمقصورات الحيوية لتحديد ما إذا كان يمكن تحديد نشاط استجابة المضيف القابل للتكرار مع الحفاظ على السياق البيولوجي للأنف والدم. استُخدمت مجموعة GSE117827 المقترنة للأطفال كمجموعة بيانات مرجعية، والتي ضمت ترانسكريبتومات لمسحات أنفية ودم كامل من حالات الإصابة بالفيروسات البيكورناوية ذات الأعراض، والإصابة بالفيروس المخلوي التنفسي ذات الأعراض، والكشف عن الفيروسات البيكورناوية بدون أعراض، وضوابط سلبية للفيروسات. بعد التصفية بناءً على لجنة تسمية الجينات البشرية (HGNC)، تم تحليل 27,685 جينًا. تم تحديد وحدات منفصلة مكونة من 50 جينًا مشفرًا للبروتين للأنف والدم من أعلى الاستجابات الإيجابية وتم تثبيتها قبل التقييم الخارجي. كانت التأثيرات على مستوى الجينات في الأنف والدم مستقلة تقريبًا (Pearson r = 0.015)، وتشاركت الوحدات في ستة جينات متداخلة استكشافية في التصنيف (Jaccard index = 0.064). ومع ذلك، فصلت وحدة الأنف بين الإصابة والمجموعات الضابطة في مجموعات مستقلة للمجاري التنفسية العلوية، بمساحات تحت منحنى خصائص تشغيل المستقبل (AUROCs) بلغت 0.749 و 0.693 و 0.609، بينما حققت وحدة الدم AUROCs بلغت 0.832 و 0.924 و 0.870 في مجموعات دم خارجية. وفي بيانات الإصابة الطبيعية الطولية، انخفضت الدرجات المتطابقة من مرحلة المرض الحاد إلى مرحلة الخروج من المستشفى، مع فروق مقترنة بلغت 0.436 للعينات الأنفية و 0.330 للدم. حددت ثلاث مجموعات بيانات مرجعية إضافية تضم 666 عينة خارجية، إلى جانب قيم صفرية لجينات عشوائية، ومسحات لحجم الوحدات، واستقرار البوتستراب، وارتباطات برامج العلامات، وتقسيم التباين، مدى قوة وقيود سير العمل. ظلت مجموعة Pandya المكونة من 33 حمض ريبونوكلييك رسول (mRNA) أقوى في التمييز بين الإصابات الفيروسية والبكتيرية، بينما ارتفعت وحدة الدم أيضًا في حالات الالتهاب الرئوي البكتيري. تدعم هذه النتائج استخدام الوحدات الخاصة بالمقصورات كدرجات نشاط استجابة مضيف قابلة لإعادة الاستخدام لمقارنة المجموعات وتتبع التعافي، بدلاً من كونها مؤشرات حيوية عالمية شاملة للأنسجة أو مصنفات ممرضات مستقلة.

المقدمة

تُستخدم البصمات النسخية للمضيف على نطاق واسع لتصنيف المتلازمات المعدية ومقارنة الاستجابات المناعية عبر مسببات الأمراض المختلفة1,2,3,4,5. وغالباً ما تنشط الفيروسات التنفسية جينات محفزة للإنترفيرون (ISGs) متداخلة، ووسطاء التهابيين، ومسارات عرض المستضدات6,7,8,9,10. كما تُظهر الدراسات المزدوجة والطولية الحديثة أن الاستجابات المحلية في الممرات الهوائية والاستجابات الجهازية قد تختلف من حيث التوقيت، والتركيب الخلوي، والقدر11. وتمتد هذه المسألة إلى ما هو أبعد من الإنفلونزا، والفيروس المخلوي التنفسي (RSV)، والفيروس الأنفي، وSARS-CoV-2. ولا يزال الفيروس الميتابنيوموي البشري سبباً مهماً للأمراض التنفسية، ومع ذلك فإن الأدبيات المتعلقة باستجابة المضيف والتدخلات العلاجية الخاصة به لا تزال في طور التطوير12,13. وتؤكد هذه الملاحظات عبر إصابات الفيروسات التنفسية بشكل أكبر على وجود اختلافات بين استجابات المضيف المحلية في الممرات الهوائية والاستجابات الجهازية14. وبالنسبة للدراسات الحسابية الخاصة بالعلاقة بين المضيف والفيروس، فإن السؤال العملي لا يقتصر فقط على ما إذا كانت الاستجابة موجودة، بل يتعلق بما إذا كان يمكن إعادة استخدام البيانات العامة من خلال سير عمل شفاف يحافظ على سياق الأنسجة ويؤدي إلى درجات استجابة للمضيف قابلة للتكرار.

لم يتم تصميم معظم مجموعات بيانات النسخ (transcriptome) للفيروسات التنفسية المتاحة للعموم من أجل استدلال دقيق عبر الفيروسات المختلفة أو الأنسجة المختلفة. فغالباً ما تتباين مصادر الأنسجة، والتوقيت، والشدة، والعمر، وتعريف المجموعة الضابطة، والمنصة المستخدمة بشكل متزامن. كما أن مجموعات بيانات التعبير عالية الإنتاجية عرضة للتغيرات التقنية غير المرغوب فيها والتغيرات على مستوى الدراسة15,16. وبناءً على ذلك، يمكن للتحليل التجميعي أن يكشف عن بصمة قوية للإنترفيرون أو استجابة التهابية مع طمس مصدرها. تلتقط عينات الأنف البيولوجيا المناعية الظهارية والمخاطية، بينما يعكس الدم الكامل استجابات كريات الدم البيضاء الجهازية. إن معاملة هذه المقصورات على أنها قابلة للتبادل يجعل حساب الدرجة سهلاً ولكنه يجعل تفسيرها صعباً.

لقد بنينا التحليل حول GSE117827، وهي مجموعة متوافقة من عينات الأنف والدم من دراسة واحدة، بدلاً من أكبر مجموعة اكتشاف متاحة17. هذه المجموعة صغيرة، ولكنها تقلل من العوامل المربكة بين الدراسات عند مقارنة أحجام التأثير في الأنف والدم. وتشمل المجموعة حالات الإصابة بفيروس بيكورنافيروس المصحوبة بأعراض، والإصابة بفيروس RSV المصحوبة بأعراض، والكشف عن فيروس بيكورنافيروس بدون أعراض، وعينات ضابطة سلبية للفيروسات. وبناءً على ذلك، استخدمناها فقط كمرجع لوحدات منفصلة خاصة بكل مقصورة. وقد تم تثبيت عضوية الوحدات قبل إجراء الاختبارات الخارجية. كما تم فحص استقرار اختيار المجموعة الصغيرة من خلال إعادة أخذ العينات بطريقة البوتستراب الطبقية، والقيم الصفرية للجينات العشوائية، وتحليلات الحساسية لحجم الوحدة.

أضفنا طبقة قياس مرجعية تتضمن مقارنات بكتيرية وغير معدية. تحتوي مجموعة GSE63990 على عينات من الدم الكامل لحالات أمراض الجهاز التنفسي الحادة المصنفة كفيروسية أو بكتيرية أو غير معدية18. وتحتوي مجموعة GSE40012 على حالات التهاب رئوي حاد مكتسب من المجتمع، ومتلازمة الاستجابة الالتهابية الجهازية (SIRS)، وعينات ضابطة من أصحاء19. وتختبر هذه المجموعات ما إذا كانت الوحدة تعكس نشاط الاستجابة العامة للعائل أم أنها محددة لفئة معينة من المسببات المرضية. أما مجموعة GSE53543 فقد تم تحليلها بشكل منفصل كمعيار مرجعي لاختلال الخلايا اللمفاوية أحادية النواة في الدم المحيطي (PBMC) خارج الجسم الحي نتيجة الإصابة بالفيروس الأنفي. وهي تقيس استجابة الكريات البيضاء تحت تأثير محفز مضبوط، ولكنها لا تعادل العدوى الطبيعية.

إن فرضيتنا محافظة عن قصد؛ فنحن لا نحاول إثبات وجود بصمة مضادة للفيروسات عالمية من بيانات عامة غير متجانسة. وبدلاً من ذلك، نتساءل عما إذا كان سير العمل المدرك للمقصورة (compartment-aware workflow) يمكن أن ينتج درجات وحدات تظل مفيدة بعد الاختبار الخارجي. والغرض المقصود من هذا الاستخدام هو أن يكون مكملاً للمصنفات التشخيصية مثل Pandya 33-mRNA. وتقوم هذه الوحدات بقياس نشاط استجابة المضيف في الأنف والدم عبر المجموعات، ومراحل التعافي، وتدرجات الأعراض، وهي ليست مصممة لتحديد فئة الممرض.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

البروتوكول

أعادت هذه الدراسة تحليل بيانات مجهولة الهوية ومتاحة للعامة، ولم تتضمن أي عمليات توظيف جديدة أو تدخلات أو جمع عينات. وبناءً على ذلك، لم تكن هناك حاجة إلى موافقة أخلاقية مؤسسية أو موافقة مستنيرة جديدة لهذا التحليل الثانوي الحالي. وقد ذكر منشئو البيانات المعنيون الحصول على الموافقة الأخلاقية والموافقة المستنيرة للدراسات الأصلية.

تصميم الدراسة ومنطق سير العمل
أجرينا دراسة معلوماتية حيوية استرجاعية للبيانات العامة باستخدام مجموعات بيانات مودعة في قاعدة بيانات Gene Expression Omnibus20,21. لم يتم استخراج عينات مرضى جديدة، أو إجراء تجارب زراعة خلوية، أو نماذج حيوانية، أو عمليات تحقق مخبرية. اعتمد سير العمل تصميماً يرتكز على "المرساة أولاً" (anchor-first design)؛ حيث استُخدمت مجموعة البيانات GSE117827 لتقدير حجم التأثير، وبناء الوحدات (modules)، والتوافق بين المقصورات، وتحليل تدرج الأعراض. ولم يتم إدخال مجموعات البيانات المستقلة إلا بعد تحديد عضوية الوحدات. تضمن سير العمل تثبيت المقصورات المزدوجة، ورسم الخرائط وفق نظام HGNC والتصفية للبروتينات المشفرة، وبناء وحدات منفصلة للأنف والدم، والتحقق من التطابق النسيجي والطولي، والمعايرة السريرية، وتحليلات المتانة. وشملت التحليلات التأكيدية الاختبارات المقفلة للتطابق النسيجي والطولي، بينما كانت تحليلات الجينات المتداخلة، وتدرج الأعراض، وبرنامج العلامات، وتحليلات التباين استكشافية أو وصفية.

المجموعة المرجعية والتباين الأساسي
تتضمن مجموعة البيانات GSE117827 ملفات تعبير جيني من مسحات أنفية وعينات دم كاملة لـ 26 طفلاً: 9 حالات مصابة بفيروس بيكورنافيروس (picornavirus) ظهرت عليها أعراض، و5 حالات تم فيها الكشف عن فيروس بيكورنافيروس دون أعراض، و6 حالات مصابة بالفيروس المخلوي التنفسي (RSV) ظهرت عليها أعراض، و6 عينات ضابطة سلبية للفيروسات دون أعراض17. افتقرت حالتان من حالات RSV إلى عينات دم. وبناءً على ذلك، تضمن التصميم المرجعي الكامل 50 عينة، واحتوى التباين الأساسي بين "المصابين" و"المجموعة الضابطة" على 40 عينة بعد استبعاد حالات الكشف عن بيكورنافيروس غير المصحوبة بأعراض من بناء الوحدات (module construction). بالنسبة للتباين الأساسي، تم تصنيف عينات بيكورنافيروس ذات الأعراض وعينات RSV ذات الأعراض على أنها "مصابة"، بينما صُنفت العينات السلبية للفيروسات دون أعراض على أنها "ضوابط". ولم تُعامل حالات الكشف عن بيكورنافيروس غير المصحوبة بأعراض كضوابط لأن الكشف عن الفيروس في غياب الأعراض يختلف بيولوجياً عن الحالة الصحية السلبية للفيروسات. وقد استُبعدت هذه العينات من بناء الوحدات واستُخدمت لاحقاً لتحليل تدرج الأعراض.

تخطيط المسابر والمعالجة المسبقة
تم تحليل ملف GSE117827 على منصة GPL23126. وقد تم ربط معرفات العناقيد النسخية برموز الجينات باستخدام ملف التعليقات التوضيحية Clariom D Human na36, hg38 الموزع عبر منصة GEO GPL24539. تم الاحتفاظ فقط بالرموز المعتمدة من HGNC22. كما تم استبعاد مسابر التحكم، ومسابر ERCC، والعناقيد النسخية غير المخططة، والرموز غير المعتمدة. وفي حال وجود عناقيد نسخية متعددة مرتبطة بنفس الرمز المعتمد، تم دمجها عن طريق حساب وسيط التعبير. وبعد عمليات التصفية والدمج، توفرت 27,685 جينة لتحليل المرساة. تم تطبيق تحويل log₂(x + 1) فقط عندما تجاوز المئوي 95 من مصفوفة التعبير قيمة 50، مما يشير إلى مقياس شدة غير لوغاريتمي. تم استبعاد الجينات التي تحتوي على قيم مفقودة بنسبة تزيد عن 20%؛ واستُبدلت القيم المفقودة المتبقية بالوسيط الخاص بكل جينة. بعد ذلك، تم توحيد كل جينة عبر جميع العينات في تلك المجموعة من البيانات وفق المعادلة z = (x − mean)/sample standard deviation (ddof = 1). وقد خُصصت قيمة معيارية قدرها 0 للجينات ذات التباين الصفري. واقتصر بناء الوحدات (Module construction) على المدخلات المصنفة كجينات مشفرة للبروتين في مجموعة HGNC الكاملة.

تحليل حجم التأثير وبناء الوحدة
تم تحليل الحجيرات الأنفية والدموية بشكل منفصل. وقورنت العينات الفيروسية ذات الأعراض مع ضوابط سلبية للفيروس باستخدام فروق المتوسطات المعيارية لـ Hedges g واختبارات Welch ثنائية الجانب23. تم حساب Hedges g كفرق المتوسط بين المصاب والضابط مقسوماً على الانحراف المعياري المجمع ومضروباً في تصحيح العينات الصغيرة 1 − 3/(4df − 1)، حيث df = ninfected + ncontrol − 2. تم تنفيذ اختبارات Welch مع تباينات غير متساوية. كما تم حساب معدلات الاكتشاف الخاطئة لـ Benjamini–Hochberg عبر جميع الجينات المختبرة داخل كل حجيرة24. ونظراً لأنه لم يستوفِ أي جين مشفر للبروتين المزيج الصارم المحدد مسبقاً من FDR < 0.05 و Hedges g > 0.8 في مجموعة المرتكز الصغيرة، فقد تم ترتيب الجينات ذات التأثير الإيجابي أولاً حسب القيمة الاحتمالية P التصاعدية لاختبار Welch ثنائي الجانب، ثم حسب Hedges g التنازلية، مع استخدام رمز الجين كفاصل نهائي حتمي في حال التساوي. شكلت أفضل 50 جيناً كل وحدة أساسية. تم اختيار خمسين جيناً مسبقاً كحجم وحدة متوسط يحافظ على الاتساع البيولوجي مع الحد من فقدان الجينات المفقودة عبر المنصات. لم يتم ضبط حجم هذه الوحدة وفقاً لـ AUROC خارجي. وأدت تحليلات الحساسية باستخدام 10 و 25 و 50 و 100 و 200 جين إلى نفس نتيجة فصل المرتكز النوعية. كان الهدف هو إمكانية التكرار على مستوى الوحدة، وليس اكتشاف جين واحد.

التوافق عبر الحجرات
تمت مواءمة تقديرات Hedges g للأنف والدم حسب الجين ومقارنتها باستخدام ارتباطات بيرسون وسبيرمان. وتم تلخيص التداخل بين أهم 50 وحدة في الأنف وأهم 50 وحدة في الدم من خلال عدد التداخل ومؤشر جاكارد. وقد تم تفسير الجينات المتداخلة كمرشحات استكشافية لتداخل الرتب عبر الحجرات بدلاً من كونها مؤشرات حيوية محفوظة ومثبتة.

التحقق الخارجي المطابق للأنسجة
استخدم التحقق من درجات الوحدة مجموعات بيانات عامة مستقلة ذات مجموعات مصدرية قابلة للتفسير. شمل التحقق من المسالك الهوائية العلوية عينات غسيل أنفي لـ RSV من مجموعة GSE41374 ومجموعات بيانات SARS-CoV-2 رقم GSE152075 وGSE156063. وشمل التحقق من الدم مجموعة GSE171110 ووحدتين من GSE38900 تم تطبيعهما بشكل منفصل: GPL10558 (36 عينة؛ 28 RSV و8 ضوابط) وGPL6884 (138 عينة؛ 107 RSV و31 ضابطاً). وفي كل مجموعة بيانات خارجية، تم ربط المجسات برموز HGNC، وتم دمج الرموز المكررة عن طريق متوسط التعبير. كما طُبقت قواعد التحويل ذاتها، وتصفية القيم المفقودة، والتعويض بالوسيط، وقواعد التقييس z لكل جين المستخدمة في مجموعة البيانات المرجعية ضمن كل مجموعة بيانات. وحُسبت درجة الوحدة كمتوسط غير موزون لقيم التعبير المقيسة لجينات الوحدة الممثلة. وتم تسجيل AUROC، ومتوسط الدقة، وFDR لاختبار Welch كمقاييس للقابلية للنقل، وليس كتقديرات للأداء التشخيصي السريري.

مجموعات بيانات مرجعية سريرية كبيرة ومجموعات بيانات اضطرابات خارج الجسم (ex vivo)
استُخدمت مجموعتان من بيانات الدم الكامل كمرجعيات سريرية بدلاً من أن تكون مجموعات استكشافية. في مجموعة GSE63990، صُنفت العينات بناءً على البيانات الوصفية لحالة العدوى المودعة إلى عدوى تنفسية فيروسية (n = 117)، أو عدوى تنفسية بكتيرية (n = 73)، أو مرض غير معدٍ (n = 90)؛ واستُبعدت العينات التي لم تحمل أحد هذه التصنيفات الواضحة18. وفي مجموعة GSE40012، تم تعيين حقول التشخيص المودعة إلى الالتهاب الرئوي الناجم عن إنفلونزا A (n = 39)، أو الالتهاب الرئوي البكتيري بدون إنفلونزا (n = 61)، أو متلازمة الاستجابة الالتهابية الجهازية (SIRS) بدون التهاب رئوي (n = 40)، أو ضوابط صحية (n = 36)، أو التهاب رئوي بكتيري/إنفلونزا مختلط (n = 14)19. وقد وُصفت العينات المختلطة البكتيرية/الإنفلونزا ولكن استُبعدت من مقارنات المرجعية الثنائية.

تحتوي GSE53543 على 196 ملف تعريف لخلايا PBMC مستخلصة خارج الجسم من 98 فرداً. قدم كل فرد عينة واحدة تحتوي على الوسط الغذائي فقط وعينة واحدة تعرضت لفيروس rhinovirus 16 لمدة 24 h؛ وقد أكدت معرفات الأشخاص وجود 98 زوجاً كاملاً. سجل المقياس المرجعي الرئيسي قيمة AUROC عبر العينات المحفزة البالغ عددها 98 والعينات غير المحفزة البالغ عددها 98 لأن AUROC هو مقياس لفصل الرتب. تم الاحتفاظ بازدواج الأشخاص في البيانات الوصفية واستُخدم ذلك في تحليل حساسية مزدوج لفروق الدرجات. تم تحليل هذه التجربة بشكل منفصل عن العدوى السريرية الطبيعية ولم تُستخدم لدعم ادعاءات التشخيص السريري.

تم تنزيل مصفوفات سلسلة GEO الخام لكل من GSE63990 وGSE40012 وGSE53543. واستُخدم GPL571 لـ GSE63990، وGPL6947 لـ GSE40012، وGPL10558 لـ GSE53543. تم تعيين المجسات إلى الرموز المعتمدة من HGNC، وتم دمج التعيينات المكررة باستخدام متوسط التعبير. كما استُخدمت المصفوفات الموحدة المودعة مسبقاً. أدت قاعدة المئين 95 العامة إلى تفعيل تحويل log₂(x + 1) فقط للمصفوفات ذات المقياس غير اللوغاريتمي. أما GSE53543 فقد خضعت بالفعل لتحويل log₂، وتوحيد غير متغير الرتبة، وتعديل بناءً على يوم المعالجة من قبل الباحثين الأصليين، لذا لم يتم تطبيق أي تحويل لوغاريتمي إضافي. وبعد إزالة الجينات التي تحتوي على قيم مفقودة بنسبة تزيد عن 20% وتعويض القيم المفقودة المتبقية باستخدام الوسيط، تم إجراء تقييس z لكل جين عبر جميع العينات ضمن مجموعة البيانات الخاصة به. واحتوت طبقة المعيار المرجعي على 470 عينة سريرية من الدم الكامل و196 عينة من خلايا PBMC المستخلصة خارج الجسم (ex vivo).

قياس أداء البصمة المرجعية
تم قياس أداء وحدات الأنف والدم المرجعية مقابل ثلاث مجموعات مرجعية غير موزونة. تم نقل مجموعة Pandya الرسمية المكونة من 33 mRNA من الجدول التكميلي 1 في تقرير المصنف الأصلي5. وتكون مقارن Andres-Terre من 33 جيناً موجهاً بالإنترفيرون تم اختيارها من البصمة المذكورة للفيروسات المتعددة3. أما مقارن Hallmark فقد تكون من مجموعة فرعية أساسية من 33 جيناً للإنترفيرون-ألفا مرتبطة بمجموعة MSigDB HALLMARK_INTERFERON_ALPHA_RESPONSE25,26. وتتوفر قوائم الجينات الكاملة للمجموعات المرجعية الثلاث في البيانات التكميلية 1. لا تعيد درجات المرجع هذه إنشاء المصنفات الموزونة الأصلية. وبالنسبة لكل مجموعة بيانات، تم حساب الدرجة كمتوسط غير موزون لدرجات z المتاحة لكل جين؛ وكان يشترط وجود ثلاثة جينات ممثلة على الأقل، كما تم تسجيل عدد الجينات الممثلة. وكانت مقارنات قياس الأداء هي: الفيروسية مقابل البكتيرية، والفيروسية مقابل غير المعدية، والفيروسية مقابل البكتيرية-أو-غير المعدية، والفيروسية مقابل السليمة/المجموعة الضابطة، والبكتيرية مقابل السليمة/المجموعة الضابطة حيثما توفرت المجموعات المطلوبة. وتم تفسير AUROC ومتوسط الدقة كمقاييس لقياس الأداء. كما تم تعديل قيم P لاختبار Welch باستخدام إجراء Benjamini–Hochberg عبر جميع تركيبات مجموعة البيانات-المقارنة-الوحدة الصحيحة في جدول قياس الأداء.

التحقق الطولي المستقل
استُخدمت مجموعات البيانات المقترنة للمرحلة الحادة مقابل مرحلة الخروج GSE97741 وGSE97742 لأغراض التحقق الطولي فقط27. شكلت العينات المصنفة كعدوى مفردة بـ RSV (RSVsi) أو فيروس الأنف (hRV) في البيانات الوصفية المودعة أساس التحليل الأولي؛ بينما تم الإبقاء على حالات العدوى المشتركة بـ RSV (RSVco) في المخرجات التكميلية فقط. تم استخلاص تسميات المرحلة الحادة والخروج من عناوين العينات. تمت مطابقة العينات حسب مجموعة البيانات، والحيز التشريحي، ومجموعة الفيروسات، ومعرف الشخص، وتم الإبقاء فقط على الأشخاص الذين توفرت لديهم كلتا النقطتين الزمنيتين. تألفت المجموعة المدمجة الأساسية من 38 زوجًا من RSVsi و30 زوجًا من hRV (68 زوجًا لكل حيز تشريحي).

لم يتم استخدام اختيار الجينات، أو تحسين الوحدات، أو ضبط العتبة باستخدام GSE97741 أو GSE97742، حيث خُصصت هذه المجموعات من البيانات للتحقق الخارجي. تم تعيين معرفات المسبار إلى رموز HGNC المعتمدة، وتم دمج الرموز المكررة عن طريق متوسط التعبير. طُبقت قاعدة تحويل اللوغاريتم عند المئوية 95، ومرشح القيم المفقودة، والتعويض بالوسيط، وإجراءات توحيد z القياسي لكل جين داخل مجموعة البيانات قبل حساب درجات وحدة GSE117827 الثابتة.

لكل نسيج ووحدة، تم إقران درجات المرحلة الحادة ومرحلة الخروج حسب الخاضع للتجربة ومجموعة الفيروس. حُسب الفرق بين المرحلة الحادة ومرحلة الخروج لكل زوج. وتم حساب قيمة Cohen dz كمتوسط الفرق المزدوج مقسوماً على الانحراف المعياري للعينة. كما تم تسجيل نتائج اختبارات t المزدوجة ثنائية الجانب واختبارات ويلكوكسون لترتيب الرتب الموقعة ثنائية الجانب، جنباً إلى جنب مع مساحة تحت منحنى خصائص التشغيل للمستقبل (AUROC) للفصل بين درجات المرحلة الحادة ومرحلة الخروج. وحُسبت قيم معدل الاكتشاف الخاطئ (FDR) وفق منهجية بنجاميني-هوشبرغ عبر جميع اختبارات t المزدوجة العشرين الصالحة في المخرجات الطولية الكاملة (مجموعتان من البيانات، ومصدران للوحدات، وخمسة ملخصات محددة مسبقاً لمجموعات الفيروسات).

تحليل تدرج الأعراض والتحليل البعدي
بعد تحديد عضوية الوحدات، استُخدمت عمليات الكشف عن الفيروسات البيكورناوية غير المصحوبة بأعراض والمستبعدة من GSE117827 لتحليل تدرج الأعراض فقط. كانت الدرجة السريرية الترتيبية 0 لعينات التحكم السلبية للفيروس، و1 لحالات الكشف عن الفيروسات البيكورناوية غير المصحوبة بأعراض، و2 للعدوى المصحوبة بأعراض. قَيّم معامل ارتباط Spearman الاتجاه الترتيبي، بينما قَيّم اختبار Kruskal–Wallis الفروق العامة بين المجموعات الثلاث. وقورنت أزواج المجموعات الثلاث باستخدام اختبارات Mann–Whitney U البعدية ثنائية الاتجاه. طُبق تصحيح Benjamini–Hochberg بشكل منفصل داخل كل مقصورة على مجموعة المقارنات الزوجية الثلاث الخاصة بها.

الإثراء الوظيفي
تم تحليل جينات وحدات الأنف والدم باستخدام Enrichr عبر gseapy، وذلك بالاستعانة بمكتبات MSigDB Hallmark 2020، وReactome 2022، وGO Biological Process 2023.25,26,28,29,30,31استخدم برنامج Enrichr إطار عمل التمثيل المفرط القياسي القائم على اختبار فيشر الدقيق (Fisher's exact test). وقد تم تعديل القيم المبلغ عنها في المكتبة وفقاً لمنهجية بنجاميني-هوخبيرج (Benjamini–Hochberg). P القيم < اعتُبرت القيم التي بلغت 0.05 ذات دلالة إحصائية. وقد صُنفت المصطلحات الثمانية الأكثر دلالة لكل وحدة عبر المكتبات الثلاث المستعلم عنها وفقاً للقيمة المعدلة P القيمة. واستُخدمت نتائج الإثراء لأغراض التفسير فقط.

تحليلات المتانة، وبرنامج الواسمات، والتباين
اختبرت تحليلات المتانة ما إذا كانت النتائج تعتمد على حجم الوحدة أو الاختيار العشوائي. تم تقييم أحجام وحدات مكونة من 10 و25 و50 و100 و200 جين. وبالنسبة لتحليل العدم للجينات العشوائية، تضمن الكون المؤهل جينات HGNC المشفرة للبروتين والممثلة في مصفوفة GSE117827 المعالجة. تم أخذ عينات من خمسمائة مجموعة، كل منها تضم 50 جيناً، دون استبدال باستخدام بذرة NumPy العشوائية 20260622. اقتصرت إعادة اختيار Bootstrap على 1,000 جين مشفر للبروتين ذي تأثير إيجابي، وهي الأعلى تصنيفاً في تحليل الارتكاز الأصلي لكل مقصورة. وفي كل إعادة أخذ عينات، تم ترتيب الجينات المشفرة للبروتين ذات التأثير الإيجابي تصاعدياً وفقاً لقيمة P لـ Welch ثنائية الجانب، ثم تنازلياً وفقاً لمتوسط الفرق. تم اختيار أفضل 50 جيناً. وحُسب استقرار الجينات كعدد مرات الاختيار مقسوماً على 100. كما عُرضت الـ 20 جيناً ذات أعلى تردد اختيار في كل مقصورة.

استُخدمت درجات برامج المؤشرات كأدوات وصفية بدلاً من استخدامها لتقدير كسور الخلايا. تم تقييم ستة برامج منسقة: الظهارية (EPCAM, KRT8, KRT18, KRT19, MUC1, KRT5, KRT14, SCGB1A1, FOXJ1)، والوحيدات/البلعمية (LYZ, LST1, S100A8, S100A9, FCGR3A, FCGR1A, CD14, MS4A7, CTSS)، والعدلات (S100A8, S100A9, MPO, ELANE, CEACAM8, FCGR3B, OLFM4, MMP8)، والخلايا التائية/القاتلة الطبيعية (CD3D, CD3E, TRAC, NKG7, GNLY, PRF1, GZMB, KLRD1, IL7R)، والخلايا البائية/البلازمية (MS4A1, CD79A, CD79B, MZB1, JCHAIN, IGHG1, SDC1)، والإنترفيرون النخاعي (SIGLEC1, IFI27, IFI44L, ISG15, MX1, OAS1, RSAD2, IFIT3). تم حساب درجة كل برنامج كمتوسط لدرجات z المتاحة لكل جين، مع اشتراط وجود ثلاثة جينات ممثلة على الأقل. تم تعديل قيم P لـ Spearman باستخدام إجراء Benjamini–Hochberg عبر العائلة الكاملة من ارتباطات مجموعة البيانات والوحدة والبرنامج. تم حساب مربع إيتا أحادي الاتجاه كقسمة مجموع المربعات بين المجموعات على مجموع المربعات الكلي لكل زوج من الوحدة والعامل. استُبعدت الصفوف التي تفتقر إلى العامل ذو الصلة من هذا الحساب. كان هذا التحليل وصفياً ولم يتم تعديله بالنسبة للعوامل المرتبطة تبادلياً.

إمكانية التكرار
أُجريت جميع التحليلات باستخدام سير عمل مبرمج في لغة Python 3.12.13، مع حزم البرامج وإصداراتها الموضحة في جدول المواد. استخدمت الإجراءات العشوائية بذرة ثابتة (seed) بقيمة 20260622. تمت معالجة مصفوفات التعبير الجيني العامة من GEO باستخدام هيكل مشروع متسق يفصل بين المدخلات الخام، والبيانات المعالجة، والمخرجات الإحصائية، والجداول، والأشكال. كما تم الاحتفاظ بتعريفات الوحدات (Modules)، وسجلات تنسيق العينات، وتقديرات حجم التأثير، وإحصائيات التحقق، ونتائج الإثراء، وتحليلات المتانة، والبيانات المصدرية للأشكال لدعم التحقق المستقل. يتوفر كود التحليل، ومواصفات التبعيات، والبيانات المشتقة الداعمة كما هو موضح في بيان توفر البيانات.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

النتائج

أدت المقارنة المرجعية القائمة على خطوات الارتكاز إلى الفصل بين تأثيرات الجينات الخاصة بالأنسجة وتلك الشاملة للأنسجة
احتوت مصفوفة الارتكاز المنسقة GSE117827 على 27,685 جينًا معتمدًا من HGNC. شملت المقارنة الأنفية الأولية 15 عينة مصابة تظهر عليها الأعراض و6 عينات ضابطة سلبية للفيروس؛ بينما شملت مقارنة الدم 13 عينة مصابة تظهر عليها الأعراض و6 عينات ضابطة (الجدول 1). ونظرًا لأن هذه المجموعة الصغيرة من العينات لا يمكنها دعم اكتشاف جينات مفردة مستقرة، فقد استُخدمت كمرتكز للمقصورات المقترنة...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المناقشة

الدرس الرئيسي هو درس تشغيلي: ابدأ بالمقصورة التي تم أخذ العينات منها، وليس بالمصفوفة المجمعة الأكبر. إن مجموعة البيانات GSE117827 صغيرة، ولكن تصميمها المزدوج يسمح بإجراء مقارنة مباشرة بين الأنف والدم ضمن دراسة واحدة. ويظهر ارتباط تأثير المستوى الجيني القريب من الصفر أن قائمة ترتيب مجمعة لجميع الأنسجة من شأنها أن تخفي بنية مقصورية جوهرية. وبناءً على ذلك، كانت الوحدات الوظيفية (modules) المنفصلة هي التصميم الأكثر قابلية للدفاع عنه. ويدعم أداؤها الخارجي والطولي وجود نشاط استجابة مضيفة قابل للتكرار على مستوى الوحدة الوظيفية،...

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

الإفصاحات

يقر المؤلفون بعدم وجود أي تضارب في المصالح مالي أو غير مالي ذي صلة بهذا العمل.

شكر وتقدير

يتوجه المؤلفون بالشكر إلى الباحثين والمشاركين في دراسات GEO العامة التي تمت إعادة تحليلها في هذا العمل. لم يستوفِ أي أفراد إضافيين معايير التأليف. لم يتلق هذا البحث أي منحة محددة من أي وكالة تمويل في القطاعات العامة أو التجارية أو غير الربحية.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة
الاسمالشركةرقم فهرسيالتعليقات
مجموعة جينات Andres-Terre المحفزة بالإنترفيرون والمتعددة الفيروساتأندريس-تير وآخرون.مقارن الـ 33 جيناً؛ البيانات التكميلية 1مقارن موجه نحو الإنترفيرون وغير موزون، تم تنسيقه من البصمة متعددة الفيروسات المُبلغ عنها؛ تتوفر القائمة الكاملة للجينات في البيانات التكميلية 1.
Enrichrمختبر معيانتم الدخول في 18 أغسطس 2026؛ RRID:SCR_001575مورد تحليل الإثراء الزائد لمجموعات الجينات الذي يتم الوصول إليه عبر gseapy.
مخزن التعبير الجيني (Gene Expression Omnibus)المركز الوطني لمعلومات التقانة الحيويةGEO؛ RRID:SCR_005012مستودع عام للترانسكريبتوم يُستخدم للوصول إلى مجموعات البيانات التي تم تحليلها.
الوجودية الجينية (Gene Ontology)اتحاد الأنطولوجيا الجينيةالعملية البيولوجية حسب أنطولوجيا الجينات (GO Biological Process) 2023؛ معرف الموارد البحثية (RRID):SCR_002811مكتبة التعليق الوظيفي المستخدمة عبر Enrichr.
GPL10558قاعدة بيانات NCBI GEOGPL10558المنصة الخاصة بـ GSE53543 ووحدة التحقق GSE38900 المكونة من 36 عينة.
GPL23126قاعدة بيانات NCBI GEOGPL23126منصة التعبير لـ GSE117827.
GPL24539قاعدة بيانات NCBI GEOClariom_D_Human.na36.hg38.
مجموعة_المجسات.csv		استُخدم توصيف Clariom D Human na36, hg38 لرسم خرائط العناقيد النسخية لـ GSE117827.
GPL571قاعدة بيانات NCBI GEOGPL571تطبيق توصيف المنصة على GSE63990.
GPL6884قاعدة بيانات NCBI GEOGPL6884منصة وحدة التحقق من الدم الكامل لـ 138 عينة من مجموعة البيانات GSE38900 الخاصة بالفيروس المخلوي التنفسي (RSV).
GPL6947قاعدة بيانات NCBI GEO (أرشيف التعبير الجيني لـ المركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية)GPL6947تم تطبيق تعليق المنصة (Platform annotation) على GSE40012.
GSE117827قاعدة بيانات NCBI GEOGSE117827مجموعة بيانات مرجعية أولية مزدوجة من مسحات الأنف ودم كامل.
GSE152075NCBI GEOGSE152075مجموعة بيانات تحقق خارجية لـ SARS-CoV-2 من الجهاز التنفسي العلوي.
GSE156063مستودع التعبير الجيني (GEO) التابع للمركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية (NCBI)GSE156063مجموعة بيانات تحقق خارجية لـ SARS-CoV-2 من المسالك التنفسية العلوية.
GSE171110مستودع NCBI GEOGSE171110مجموعة بيانات التحقق الخارجية من الدم الكامل لفيروس SARS-CoV-2.
GSE38900مستودع تعبيرات الجينات (GEO) التابع للمركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية (NCBI)GSE38900؛ وGPL10558 وGPL6884التحقق الخارجي من عينات دم كاملة مصابة بالفيروس المخلوي التنفسي (RSV)، والتي حُللت كوحدات منصة منفصلة ومعيرة تتكون من 36 عينة و 138 عينة.
GSE40012قاعدة بيانات NCBI GEOGSE40012الالتهاب الرئوي السريري الناجم عن إنفلونزا A، والالتهاب الرئوي البكتيري، ومتلازمة الاستجابة الالتهابية الجهازية (SIRS)، ومعيار المجموعة الضابطة السليمة.
GSE41374NCBI GEOGSE41374مجموعة بيانات خارجية للتحقق من صحة غسول الأنف للفيروس المخلوي التنفسي (RSV).
GSE53543قاعدة بيانات NCBI GEOGSE53543معيار مرجعي لاضطراب الفيروس الأنفي في الخلايا أحادية النواة في الدم المحيطي (PBMC) خارج الجسم الحي والمزدوج، يشمل 98 شخصاً و196 عينة.
GSE63990مستودع NCBI GEO (أرشيف التعبير الجيني للمركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية)GSE63990مقياس مرجعي للدم الكامل السريري للإصابات الفيروسية والبكتيرية وغير المعدية.
GSE97741أرشيف التعبير الجيني (GEO) التابع للمركز الوطني لمعلومات التقانة الحيوية (NCBI)GSE97741مجموعة بيانات التحقق الطولية للدم الكامل عند الحالة الحادة مقابل وقت الخروج.
GSE97742مستودع NCBI GEOGSE97742مجموعة بيانات التحقق الطولي للبلعوم الأنفي المقارنة بين الحالة الحادة وحالة الخروج.
gseapyمطورو gseapyالإصدار 1.3.1واجهة Python المستخدمة للاستعلام من Enrichr.
مورد رموز الجينات الخاص بـ HGNCلجنة تسمية الجينات التابعة لمنظمة HUGOتم الدخول في 18 أغسطس 2026؛ RRID:SCR_002827مورد معتمد لتوحيد رموز الجينات وتصنيف البروتينات المشفرة.
مكتبة Matplotlibفريق تطوير Matplotlibالإصدار 3.11.1إنشاء الأشكال.
مجموعات جينات العلامة المميزة لـ MSigDBمعهد برود (Broad Institute)Hallmark 2020؛ معرف المصدر RRID:SCR_016863مكتبة إثراء السمات المميزة (Hallmark enrichment library) التي يتم الوصول إليها عبر Enrichr.
مجموعة جينات الاستجابة لإنترفيرون-ألفا المميزة من MSigDBمعهد برود (Broad Institute)العلامة_المميزة_لإنترفيرون_ألفا_
الاستجابة؛ المجموعة الأساسية المكونة من 33 جينًا في البيانات التكميلية 1		مقارن غير مُثقّل للإنترفيرون-ألفا؛ تم توفير المجموعة الفرعية الدقيقة في البيانات التكميلية 1.
NumPyمطورو NumPyالإصدار 2.5.2الحوسبة العددية وأخذ العينات العشوائية المحددة ببذرة.
بانداز (pandas)فريق تطوير pandasالإصدار 3.0.5معالجة البيانات الجدولية.
مجموعة جينات الاستجابة المضيفة لـ mRNA الخاصة بـ Pandya 33بانديا وآخرون.الجدول التكميلي 1؛ البيانات التكميلية 1طقم الجينات الرسمي المكون من 33 جينًا والمحتسب كمقارن غير موزون.
بايثونمؤسسة برمجيات بايثون (Python Software Foundation)الإصدار 3.12.13بيئة التحليل الحوسبي.
رياكتوم (Reactome)ريأكتوم (Reactome)Reactome 2022; RRID:SCR_003485مكتبة إثراء المسارات التي يتم الوصول إليها عبر Enrichr.
scikit-learnمطورو scikit-learnالإصدار 1.9.0حسابات المساحة تحت منحنى خصائص التشغيل للمستقبل (AUROC) ومتوسط الدقة.
SciPyمطورو SciPyالإصدار 1.18.0اختبار ويلش، اختبار t المزدوج، اختبار ويلكوكسون، اختبار مان–اختبار ويتني، واختبارات الارتباط.
سيبورن (Seaborn)فريق تطوير Seabornالإصدار 0.13.2الرسوم البيانية الإحصائية.
statsmodelsمطورو statsmodelsالإصدار 0.14.6الأدوات الإحصائية.

المراجع

  1. Zaas AK, et al. Gene expression signatures diagnose influenza and other symptomatic respiratory viral infections in humans. Cell Host Microbe. 2009;6(3):207-17.
  2. Woods CW, et al. A host transcriptional signature for presymptomatic detection of infection in humans exposed to influenza H1N1 or H3N2. PLoS One. 2013;8(1):e52198.
  3. Andres-Terre M, et al. Integrated, multi-cohort analysis identifies conserved transcriptional signatures across multiple respiratory viruses. Immunity. 2015;43(6):1199-211.
  4. Herberg JA, et al. Diagnostic test accuracy of a 2-transcript host RNA signature for discriminating bacterial vs viral infection in febrile children. JAMA. 2016;316(8):835-45.
  5. Pandya R, et al. A machine learning classifier using 33 host immune response mRNAs accurately distinguishes viral and non-viral acute respiratory illnesses in nasal swab samples. Genome Med. 2023;15(1):64.
  6. Ioannidis I, et al. Plasticity and virus specificity of the airway epithelial cell immune response during respiratory virus infection. J Virol. 2012;86(10):5422-36.
  7. Mejias A, et al. Whole blood gene expression profiles to assess pathogenesis and disease severity in infants with respiratory syncytial virus infection. PLoS Med. 2013;10(11):e1001549.
  8. Blanco-Melo D, et al. Imbalanced host response to SARS-CoV-2 drives development of COVID-19. Cell. 2020;181(5):1036-45.e9.
  9. Hadjadj J, et al. Impaired type I interferon activity and inflammatory responses in severe COVID-19 patients. Science. 2020;369(6504):718-24.
  10. Mick E, et al. Upper airway gene expression reveals suppressed immune responses to SARS-CoV-2 compared with other respiratory viruses. Nat Commun. 2020;11(1):5854.
  11. Yoshida M, et al. Local and systemic responses to SARS-CoV-2 infection in children and adults. Nature. 2022;602(7896):321-7.
  12. Jamali MC, et al. Respiratory infections by human metapneumovirus: epidemiological evidence and treatment prospects. Res J Pharm Technol. 2026;19(8):3905-12. doi:10.52711/0974-360X.2026.00549.
  13. Gao G, Lin R, Ma D. Human metapneumovirus: pathogenesis, epidemiology, diagnostic technologies, and potential intervention strategies. Virol J. 2025;22(1):376.
  14. Lim FY, et al. homeRNA self-blood collection enables high-frequency temporal profiling of presymptomatic host immune kinetics to respiratory viral infection: a prospective cohort study. EBioMedicine. 2025;112:105531.
  15. Johnson WE, Li C, Rabinovic A. Adjusting batch effects in microarray expression data using empirical Bayes methods. Biostatistics. 2007;8(1):118-27.
  16. Leek JT, et al. The sva package for removing batch effects and other unwanted variation in high-throughput experiments. Bioinformatics. 2012;28(6):882-3.
  17. Yu J, et al. Host gene expression in nose and blood for the diagnosis of viral respiratory infection. J Infect Dis. 2019;219(7):1151-61.
  18. Tsalik EL, et al. Host gene expression classifiers diagnose acute respiratory illness etiology. Sci Transl Med. 2016;8(322):322ra11.
  19. Parnell GP, et al. A distinct influenza infection signature in the blood transcriptome of patients with severe community-acquired pneumonia. Crit Care. 2012;16(4):R157.
  20. Edgar R, Domrachev M, Lash AE. Gene Expression Omnibus: NCBI gene expression and hybridization array data repository. Nucleic Acids Res. 2002;30(1):207-10.
  21. Barrett T, et al. NCBI GEO: archive for functional genomics data sets-update. Nucleic Acids Res. 2013;41(D1):D991-5.
  22. Tweedie S, et al. Genenames.org: the HGNC and VGNC resources in 2021. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D939-46.
  23. Welch BL. The generalization of Student's problem when several different population variances are involved. Biometrika. 1947;34(1-2):28-35.
  24. Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Stat Soc Series B Stat Methodol. 1995;57(1):289-300.
  25. Subramanian A, et al. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci U S A. 2005;102(43):15545-50.
  26. Liberzon A, et al. The Molecular Signatures Database Hallmark Gene Set Collection. Cell Syst. 2015;1(6):417-25.
  27. Do LAH, et al. Host transcription profile in nasal epithelium and whole blood of hospitalized children under 2 years of age with respiratory syncytial virus infection. J Infect Dis. 2018;217(1):134-46.
  28. Ashburner M, et al. Gene Ontology: tool for the unification of biology. Nat Genet. 2000;25(1):25-9.
  29. The Gene Ontology Consortium. The Gene Ontology resource: enriching a GOld mine. Nucleic Acids Res. 2021;49(D1):D325-34.
  30. Gillespie M, et al. The Reactome pathway knowledgebase 2022. Nucleic Acids Res. 2022;50(D1):D687-92.
  31. Kuleshov MV, et al. Enrichr: a comprehensive gene set enrichment analysis web server 2016 update. Nucleic Acids Res. 2016;44(W1):W90-7.
  32. Schoggins JW, et al. A diverse range of gene products are effectors of the type I interferon antiviral response. Nature. 2011;472(7344):481-5.
  33. Schneider WM, Chevillotte MD, Rice CM. Interferon-stimulated genes: a complex web of host defenses. Annu Rev Immunol. 2014;32:513-45.
  34. Perng YC, Lenschow DJ. ISG15 in antiviral immunity and beyond. Nat Rev Microbiol. 2018;16(7):423-39.
  35. Schioppa T, et al. Molecular basis for CCRL2 regulation of leukocyte migration. Front Cell Dev Biol. 2020;8:615031.
  36. Avila Cobos F, et al. Benchmarking of cell type deconvolution pipelines for transcriptomics data. Nat Commun. 2020;11(1):5650.
  37. Maden SK, et al. Challenges and opportunities to computationally deconvolve heterogeneous tissue with varying cell sizes using single-cell RNA-sequencing datasets. Genome Biol. 2023;24(1):288.

الوصول مقيد. يرجى تسجيل الدخول أو بدء فترة تجريبية لعرض هذا المحتوى.

إعادة الطباعة والأذونات

استكشف المزيد من المقالات

ترانسكريبتومات الأنفترانسكريبتومات الدمسير عمل حوسبيتحليل التعبير الجينيمجموعات الإصابة الفيروسيةالتحقق من المؤشرات الحيويةمتانة النماذج الموحدة
تواصل معنا
أوصِ به للمكتبة

الخصوصية

شروط الاستخدام

السياسات

حقوق الطبع والنشر © 2026 MyJoVE Corporation. جميع الحقوق محفوظة.