川崎病免疫细胞相关性分析数据集
该数据集包含川崎病患者和正常对照的基因表达数据，通过生物信息学分析识别了差异表达基因、候选枢纽基因及免疫细胞浸润特征，主要应用于川崎病的炎症机制研究、生物标志物发现和免疫治疗靶点探索，为疾病诊断和治疗提供数据支持。
基本信息
资源简介
该数据集基于GEO数据库中的GSE73461数据集，包含2015年至2023年由伦敦帝国理工学院收集的78例川崎病（KD）患者和55例正常对照的基因表达数据。通过生物信息学方法，研究分析了差异表达基因（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显著富集。研究进一步构建了蛋白质-蛋白质互作网络，识别出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，结果显示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。相关性分析表明这些候选基因与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/Immune_Cell_Correlation_Analysis_/29214533
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数据说明
该数据集基于GEO数据库中的GSE73461数据集，包含2015年至2023年由伦敦帝国理工学院收集的78例川崎病（KD）患者和55例正常对照的基因表达数据。通过生物信息学方法，研究分析了差异表达基因（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显著富集。研究进一步构建了蛋白质-蛋白质互作网络，识别出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，结果显示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。相关性分析表明这些候选基因与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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