缺血性脑卒中循环外泌体长RNA表达与T细胞炎症反应及临床价值分析
该数据集来自GSE186844,包含缺血性脑卒中患者与健康对照的血浆外泌体长RNA测序表达谱,用于分析T细胞介导的炎症反应及潜在临床价值

基本信息
资源简介
缺血性脑卒中循环外泌体长RNA表达与T细胞炎症反应及临床价值分析
The Circulating Exosomal Long RNAs Expression Reveals T Cell Mediated Inflammatory Response and The Potential Clinical Value Analysis in Ischemic Stroke
该数据集来自GSE186844,包含缺血性脑卒中患者与健康对照的血浆外泌体长RNA测序表达谱,用于分析T细胞介导的炎症反应及潜在临床价值。研究纳入9例缺血性脑卒中患者和2例健康人进行测序,并整合GEO数据库GSE159657的10例正常样本作为健康对照,另招募30例患者和30例健康人验证外泌体长RNA表达。数据可用于缺血性脑卒中的分子分型、差异表达分析与生物标志物探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 29 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):这是一项于2020年8月至2021年1月开展的病例对照研究,招募了在广东省人民医院就诊的9例缺血性脑卒中患者和2例健康个体(健康对照组)进行血浆外泌体长RNA(exoLRs)测序。来自先前发表在Gene Expression Omnibus(GEO)数据库(登录号GSE159657)研究中的另外10例正常样本被用作健康对照组的一部分,以共同分析表达谱。还招募了30例缺血性脑卒中患者和30例健康个体来验证exoLRs的表达。缺血性脑卒中的诊断依据世界卫生组织指南进行,并使用计算机断层扫描或磁共振成像进行验证。缺血性脑卒中在招募前必须持续不超过48小时。参与者年龄在18-75岁之间,性别不限。
【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:GPL24676、9606。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE186844
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 01 202,引用时请注意版本时效。
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以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
这是一项于2020年8月至2021年1月开展的病例对照研究,招募了在广东省人民医院就诊的9例缺血性脑卒中患者和2名健康个体(健康对照组)进行血浆exoLRs测序。另一项先前发表在基因表达综合数据库(GEO)(登录号GSE159657)研究中的10份正常样本被用作健康对照组的一部分,以共同分析表达谱。此外,还招募了30例缺血性脑卒中患者和30名健康个体,用于验证exoLRs的表达。缺血性脑卒中的诊断依据世界卫生组织指南进行,并通过计算机断层扫描或磁共振成像加以验证。缺血性脑卒中在招募前持续时间不得超过48小时。参与者年龄在18至75岁之间,性别不限。
本研究的纳入标准为:健康个体必须表现出正常的肾功能和肝功能,且无吸烟史、恶性肿瘤病史、近期心血管或脑血管事件史、风湿性疾病史、慢性心力衰竭史、糖尿病史、急性或慢性感染性疾病史、主动脉夹层史、肺栓塞史、心肌炎史、心包炎史或先天性心脏病史。血液样本于入院时、溶栓治疗前立即采集。每位患者采集2 ml静脉血于乙二胺四乙酸常规采血管中。为提取血浆,血液在4 °C下以3000×g离心10 min,上清液小心转移至新管中再次离心。随后血浆储存于−80 °C冷冻管中直至进一步使用。外泌体囊泡中的总RNA使用exoRNeasy Serum/Plasma试剂盒(Qiagen)按照制造商方案提取。RNA-seq文库采用SMART技术(Clontech)构建。RNA测序由Illumina Nova-Seq 6000系统完成。
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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