急性心肌梗死后人类单核细胞时序转录变化:GerMIFs单核细胞表达研究

该数据集来自 NCBI,聚焦急性心肌梗死后人类循环单核细胞的时序转录变化。研究在胸痛发作 6 小时内、梗死后 3 天和 90 天三个时间点采集患者静脉血单核细胞,并设置稳定型冠心病对照组(n=21,数据后续提交)

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL68839606
GSE28454: Temporal transcriptional changes in human monocytes following acute myocardial infarction: The GerMIFs monocyte expression study

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

急性心肌梗死后人类单核细胞时序转录变化:GerMIFs单核细胞表达研究

Temporal transcriptional changes in human monocytes following acute myocardial infarction: The GerMIFs monocyte expression study

该数据集来自 NCBI,聚焦急性心肌梗死后人类循环单核细胞的时序转录变化。研究在胸痛发作 6 小时内、梗死后 3 天和 90 天三个时间点采集患者静脉血单核细胞,并设置稳定型冠心病对照组(n=21,数据后续提交)。数据以表达谱芯片形式提供,含 1 个文件(GSE28454_series_matrix.txt.gz),可用于分析单核细胞在心肌梗死急性、亚急性与慢性阶段的基因表达模式及表型适应(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):单核细胞在急性心肌梗死(MI)后的炎症反应中发挥核心作用。为了研究该细胞类型的表型适应,我们考察了 MI 不同阶段循环单核细胞的基因表达模式。循环单核细胞从 MI 患者静脉血中分离,时间点有三个:t1:胸痛发作后 6 小时内(急性期),t2:MI 后 3 天(亚急性期),t3:MI 后 90 天(慢性期)。作为对照,我们研究了一组稳定型冠心病对照组(n=21,数据后续提交)。

【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、GPL6883、9606。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28454

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 20 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28454

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

单核细胞在急性心肌梗死(MI)后炎症反应中发挥核心作用。为研究该细胞类型的表型适应,我们考察了MI不同阶段循环单核细胞的基因表达模式。从MI患者静脉血中分离循环单核细胞,选取三个时间点:t1:胸痛发作后6小时内(急性期),t2:MI后3天(亚急性期),t3:MI后90天(慢性期)。为进行比较,我们研究了稳定型冠心病对照组(n=21,数据后续提交)。通过该转录组分析,我们旨在提供急性MI后单核细胞生物学的更全面参考,并有助于识别影响MI病程的新通路和基因。

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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