GSE73461：川崎病基因表达与免疫细胞浸润分析数据集
该数据集包含来自GEO的GSE73461基因表达谱，涵盖78例川崎病患者和55例正常对照的样本，通过生物信息学分析识别差异表达基因并构建PPI网络，筛选出AURKB等五个候选枢纽基因；同时利用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，揭示KD患者中单核细胞、中性粒细胞升高而B/T细胞降低的免疫特征，主要用于川崎病的生物标志物发现、免疫机制研究和治疗靶点探索。
基本信息
资源简介
GSE73461：川崎病基因表达与免疫细胞浸润分析数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《GO Enrichment Analysis.》。源站首次发布：2025-06-02。
【数据内容】
源站原始描述：Inflammation and immune dysregulation play critical roles in Kawasaki disease (KD) pathogenesis, yet specific biomarkers and immune signatures remain elusive. This study aims to identify key biomarkers and characterize immune cell infiltration scores in KD using bioinformatic approaches. The GSE73461 dataset, downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, includes 78 KD patients and 55 normal controls collected by Imperial College London from 2015 to 2023, and was analyzed to identi…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 80.00 KB。pone.0324337.s008.zip：application/zip，80.00 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0324337.s008。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Microbiology、Cell Biology、Genetics、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified。主题标签：yet specific biomarkers、plasma membrane components、imperial college london、identify key biomarkers、correlation analysis indicated、acute inflammatory responses、gene expression omnibus、potential biomarkers associated、div >< p、candidate hub genes。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Microbiology、Cell Biology、Genetics、Immunology、Biological Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/GO_Enrichment_Analysis_/29214491
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Wu, Guolian; Liu, Hui; Wang, Meiling; Wang, Rong (2025). GO Enrichment Analysis.. PLOS ONE. Dataset
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数据集获取（Figshare）
源站：https://figshare.com/articles/dataset/GO_Enrichment_Analysis_/29214491
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数据说明
该数据集源自Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中的GSE73461，包含由伦敦帝国理工学院在2015年至2023年间收集的78名川崎病（KD）患者和55名正常对照的基因表达谱数据。研究通过生物信息学方法识别差异表达基因（DEGs），并进行了基因本体（GO）和KEGG通路富集分析，发现这些基因显著参与急性炎症反应、质膜组分、PI3K-Akt信号通路及细胞因子相互作用。进一步构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，筛选出AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个候选枢纽基因。利用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，显示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。相关性分析表明候选枢纽基因与KD的免疫失调和炎症过程相关。该数据集主要用于川崎病的生物标志物发现、免疫特征解析及潜在治疗靶点探索，为后续大规模验证研究提供基础。
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