Digitoxin治疗囊性纤维化气道炎症的2期研究

该数据集来自一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照的概念验证试验,评估28天内两个剂量水平(每日0.05 mg和0.10 mg)的洋地黄毒苷(digitoxin)与安慰剂相比,对24名轻中度囊性纤维化肺病患者诱导痰中炎症标志物的影响

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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL51759606
GSE76347: Phase 2 Study of Digitoxin for the Treatment of Airway Inflammation in Cystic Fibrosis

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

Digitoxin治疗囊性纤维化气道炎症的2期研究

Phase 2 Study of Digitoxin for the Treatment of Airway Inflammation in Cystic Fibrosis

该数据集来自一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照的概念验证试验,评估28天内两个剂量水平(每日0.05 mg和0.10 mg)的洋地黄毒苷(digitoxin)与安慰剂相比,对24名轻中度囊性纤维化肺病患者诱导痰中炎症标志物的影响。同时对23名受试者的鼻上皮细胞进行了微阵列分析。数据包含1个文件(GSE76347_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及表达谱芯片(GPL5175,9606)。该数据可用于研究digitoxin对囊性纤维化气道炎症相关基因表达的影响(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 24 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):囊性纤维化肺病的进展由气道炎症加速、细菌定植和感染共同导致。CF中的气道炎症以中性粒细胞为主,并通过细胞碎片、过量DNA、过量且黏稠的黏液以及高浓度的中性粒细胞、Il-8及相关细胞因子(沿NFkB信号通路释放)使气道清除治疗复杂化。我们进行了一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照的概念验证试验,评估了28天内两个剂量水平(每日0.05 mg和0.10 mg)的一种较老的心糖苷——洋地黄毒苷——与安慰剂相比,对24名轻中度CF肺病受试者诱导痰中炎症标志物的影响。对23名受试者的鼻上皮细胞进行了微阵列分析。CF患者18至45岁,任何基因型

【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、GPL5175、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=GSE76347

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

囊性纤维化肺病的进展由气道炎症加速、细菌定植和感染共同驱动。CF中的气道炎症以中性粒细胞为主,并通过细胞碎片、过量DNA、过量且黏稠的黏液以及高浓度的中性粒细胞、IL-8及相关细胞因子(沿NFkB信号通路释放)使气道清除治疗复杂化。我们开展了一项单中心、随机、双盲、安慰剂对照的概念验证试验,评估一种较老的心糖苷——洋地黄毒苷——两个剂量水平(每日0.05 mg和0.10 mg)给药28天与安慰剂相比,对24例轻至中度CF肺病患者诱导痰中炎症标志物的影响。对23例受试者的鼻上皮细胞进行了微阵列分析。18至45岁、任何基因型组合的CF患者均符合入选条件。主要目的是测量洋地黄毒苷对诱导痰中IL-8和中性粒细胞计数的影响。

次要目标为测量:1)稳定期CF患者血清中洋地黄毒苷的药代动力学;2)稳定期CF患者的安全性指标,包括心电图改变和痰液微生物学;3)洋地黄毒苷对稳定期CF患者鼻上皮细胞基因表达的影响;4)使用CFQ-R©评估的生活质量评分。正如预期,在CF患者中达到可检测的洋地黄毒苷血清水平需要数周时间。洋地黄毒苷显示出降低痰液游离中性粒细胞弹性蛋白酶和中性粒细胞计数的趋势,但与痰液IL-8的降低无关。根据主要和次要结局指标,在28天的研究期内,洋地黄毒苷并未减轻痰液炎症。然而,接受安慰剂和每日50微克洋地黄毒苷的患者组呈现出相似的模式,与每日服用100微克洋地黄毒苷的患者组明显不同。编码趋化因子/细胞因子或细胞表

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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