GSE23910:唐氏综合征中AIRE低表达与转录组谱与胸腺损伤相关

该数据集来自NCBI GEO,包含唐氏综合征(DS)患儿与年龄匹配的孤立性心脏缺陷对照者的手术切除胸腺样本的基因表达谱数据,采用GPL6480芯片平台

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL64809606
GSE23910: AIRE hypoexpression and transcriptome profiles correlate with thymic impairment in Down syndrome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

GSE23910:唐氏综合征中AIRE低表达与转录组谱与胸腺损伤相关

AIRE hypoexpression and transcriptome profiles correlate with thymic impairment in Down syndrome

该数据集来自NCBI GEO,包含唐氏综合征(DS)患儿与年龄匹配的孤立性心脏缺陷对照者的手术切除胸腺样本的基因表达谱数据,采用GPL6480芯片平台。研究聚焦AIRE基因低表达与全转录组谱在DS胸腺损伤中的作用,涉及14例DS患儿和42例对照。数据可用于分析DS相关自身免疫易感性的胸腺转录组特征,支持基因表达差异比较与分类建模(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 31 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):唐氏综合征(DS)患者常发生器官特异性自身免疫性疾病,尤其是内分泌病和乳糜泻,并且对黏膜念珠菌病的易感性增加。这些临床特征类似于APECED(自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良),这是一种由位于21q22.3的AIRE基因突变引起的单基因疾病,且已被描述在21三体中下调。在此,我们研究了14例患有先天性心脏缺陷的DS婴幼儿和儿童以及42例年龄匹配的孤立性心脏畸形个体的手术切除胸腺中的AIRE表达和全局基因表达谱。免疫组化显示DS胸腺中AIRE表达显著降低(DS中70.48±49.59阳性细胞/mm2,对照组为154.70±61.16,p<0.0001)。qPCR证实DS胸腺中AIRE表达较低

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、GPL6480、9606。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE23910

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 23 201,引用时请注意版本时效。

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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

唐氏综合征(DS)患者常发生器官特异性自身免疫性疾病,尤其是内分泌疾病和乳糜泻,并且对黏膜念珠菌病的易感性增加。这些临床特征与APECED(自身免疫性多内分泌病-念珠菌病-外胚层营养不良)相似,后者是一种单基因疾病,由位于21q22.3的AIRE基因突变所致,且已有报道称该基因在21三体中表达下调。本研究检测了14例合并先天性心脏缺陷的DS婴幼儿及儿童手术切除的胸腺,以及42例年龄匹配的以心脏缺陷为孤立畸形的个体,分析AIRE表达及全基因表达谱。免疫组化显示DS胸腺中AIRE表达显著降低(DS组70.48±49.59阳性细胞/mm²,对照组154.70±61.16,p<0.0001)。qPCR证实DS胸腺中AIRE表达较低。DS患者与对照组的胸腺全局RNA谱显示,407个基因在DS中显著低表达。

网络转录分析显示,低表达基因与内源性抗原的抗原加工与呈递(ERAP2、CD1D)、胸腺T细胞选择的负向(PRDX2)和正向(CD3D、CD74)调控以及细胞数量稳态(PRDX2)等生物学过程相关。综上所述,这些发现可能解释DS患者中自身免疫现象的高患病率。此外,我们的数据与既往关于DS患者胸腺发育异常的发现一致,其特征为淋巴细胞耗竭、皮质缩小及皮髓质分界丧失。全局基因谱表明,在DS患者中,三体不平衡可能导致胸腺功能低下。总之,AIRE表达降低以及其他对中枢耐受至关重要的通路受损,可以很好地解释DS中器官特异性自身免疫性疾病的高患病率。

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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