GSE73461：川崎病基因表达与免疫细胞浸润分析数据集

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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。