PRJNA311050:肝活检全基因组分析揭示特发性非肝硬化门脉高压诊断的潜在生物标志物

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件(GSE77627_series_matrix.txt.gz),针对特发性非肝硬化门脉高压(INCPH)的肝活检组织进行全基因组表达谱分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL149519606
PRJNA311050: Whole genome profiling of liver biopsies discloses potential biomarkers for diagnosis of idiopathic non-cirrhotic portal hypertension

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

PRJNA311050:肝活检全基因组分析揭示特发性非肝硬化门脉高压诊断的潜在生物标志物

Whole genome profiling of liver biopsies discloses potential biomarkers for diagnosis of idiopathic non-cirrhotic portal hypertension

该数据集来自 NCBI,包含 1 个文件(GSE77627_series_matrix.txt.gz),针对特发性非肝硬化门脉高压(INCPH)的肝活检组织进行全基因组表达谱分析。研究比较了 18 例 INCPH、22 例肝硬化(LC)和 14 例组织学正常肝脏(HNL)对照的 FFPE 肝组织,使用 Illumina Whole-Genome DASL HT BeadChip 芯片,并通过 qRT-PCR 和免疫组化验证差异基因。数据可用于筛选 INCPH 诊断相关的潜在生物标志物,并支持疾病分类模型的构建(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 05 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景。特发性非肝硬化门脉高压(INCPH)是门脉高压的一种常被误诊的病因。它也缺乏诊断的特异性检测。本研究评估使用源自全基因组分析的新免疫组化标志物是否能改善 INCPH 的诊断。方法。我们分析了 18 例 INCPH 和 22 例肝硬化(LC)患者以及 14 例组织学正常肝脏(HNL)作为对照的福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)肝组织。微阵列实验使用 Illumina Whole-Genome DASL HT BeadChip 芯片进行。在 Illumina 上显示差异表达的选定基因在部分样本中使用 Fluidigm Biomark HD 系统进行定量实时 PCR(qRT-PCR)基因表达确认。免疫组化用于确认 qRT-PCR 结果。结果。在 Illumina 上,共有 292 个基因被

【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、GPL14951、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=GSE77627

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 31 201,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

背景。特发性非肝硬化性门静脉高压(INCPH)是门静脉高压的一个常被误诊的病因。该病也缺乏特异性的诊断检测方法。本研究评估使用源自全基因组分析的新型免疫组化标志物是否能改善INCPH的诊断。方法。我们分析了18例INCPH患者、22例肝硬化(LC)患者以及14例组织学正常肝脏(HNL)作为对照的福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)肝组织。微阵列实验使用Illumina全基因组DASL HT BeadChip芯片进行。在Illumina平台上显示差异表达的选定基因,在部分样本中使用Fluidigm Biomark HD系统进行定量实时PCR(qRT-PCR)基因表达验证。采用免疫组化确认qRT-PCR结果。结果。在Illumina平台上,与对照组(LC和HNL)相比,INCPH共有292个基因差异表达(FC>+2/-2且p值<0.05)(202个上调,90个下调)。

总体设计:来自18例INCPH和22例肝硬化(LC)患者以及14例组织学正常肝脏(HNL)作为对照的肝组织转录组图谱。

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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