川崎病差异表达基因与免疫细胞浸润分析数据集
该数据集包含川崎病患者与正常对照的基因表达谱数据，通过生物信息学分析筛选出差异表达基因并鉴定出AURKB等五个核心候选基因，同时利用XCell算法揭示了单核细胞和中性粒细胞浸润增加、B细胞和T细胞减少的免疫特征，主要用于川崎病的生物标志物发现、免疫失调机制研究及潜在治疗靶点探索。
基本信息
资源简介
该数据集来源于GEO数据库中的GSE73461子集，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谱数据。研究通过生物信息学方法筛选出差异表达基因（DEGs），并进行了基因本体（GO）和KEGG通路富集分析，发现这些基因主要参与急性炎症反应、PI3K-Akt信号通路及细胞因子相互作用。通过构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，鉴定出AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个核心候选基因。同时，利用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，结果显示KD患者单核细胞、中性粒细胞等免疫细胞水平升高，而B细胞和T细胞水平降低。该数据集为探索川崎病的生物标志物、免疫失调机制及潜在治疗靶点提供了重要数据支持，适用于免疫学、儿科疾病和生物信息学等领域的研究。
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/Filter_Samples_with_p_0_05_/29214515
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数据说明
该数据集来源于GEO数据库中的GSE73461子集，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谱数据。研究通过生物信息学方法筛选出差异表达基因（DEGs），并进行了基因本体（GO）和KEGG通路富集分析，发现这些基因主要参与急性炎症反应、PI3K-Akt信号通路及细胞因子相互作用。通过构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，鉴定出AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个核心候选基因。同时，利用XCell算法进行免疫细胞浸润分析，结果显示KD患者单核细胞、中性粒细胞等免疫细胞水平升高，而B细胞和T细胞水平降低。该数据集为探索川崎病的生物标志物、免疫失调机制及潜在治疗靶点提供了重要数据支持，适用于免疫学、儿科疾病和生物信息学等领域的研究。
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