川崎病差异分析数据集
该数据集是一个基于基因表达数据的生物医学研究数据集，主要包含78例川崎病患者和55例正常对照的基因表达谱，数据模态为基因表达矩阵。通过差异表达分析、功能富集和免疫细胞浸润分析，揭示了川崎病相关的关键基因和免疫特征，主要用于川崎病的生物标志物发现、免疫机制研究以及潜在治疗靶点的探索。
基本信息
资源简介
该数据集来源于GEO数据库中的GSE73461，由伦敦帝国理工学院于2015年至2023年间收集，包含78名川崎病（KD）患者和55名正常对照的基因表达数据。数据集通过生物信息学方法进行差异表达基因（DEGs）识别，并利用GO和KEGG分析揭示这些基因在急性炎症反应、质膜成分、PI3K-Akt信号通路及细胞因子相互作用中的关键作用。通过构建蛋白质-蛋白质相互作用网络，确定了AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个候选枢纽基因。同时，采用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，发现KD患者中单核细胞、中性粒细胞等免疫细胞水平升高，而B细胞和T细胞减少。相关分析表明候选枢纽基因与KD的免疫失调和炎症过程相关。该数据集为川崎病的诊断生物标志物发现和治疗靶点研究提供了重要资源。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/Differential_Analysis_/29214485
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数据说明
该数据集来源于GEO数据库中的GSE73461，由伦敦帝国理工学院于2015年至2023年间收集，包含78名川崎病（KD）患者和55名正常对照的基因表达数据。数据集通过生物信息学方法进行差异表达基因（DEGs）识别，并利用GO和KEGG分析揭示这些基因在急性炎症反应、质膜成分、PI3K-Akt信号通路及细胞因子相互作用中的关键作用。通过构建蛋白质-蛋白质相互作用网络，确定了AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个候选枢纽基因。同时，采用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，发现KD患者中单核细胞、中性粒细胞等免疫细胞水平升高，而B细胞和T细胞减少。相关分析表明候选枢纽基因与KD的免疫失调和炎症过程相关。该数据集为川崎病的诊断生物标志物发现和治疗靶点研究提供了重要资源。
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