川崎病基因表达与免疫细胞浸润分析数据集
该数据集包含川崎病患者与正常对照的基因表达数据，通过生物信息学方法分析了差异表达基因、免疫细胞浸润及相关性，涉及基因表达和临床表格等多模态信息，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，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，专注于川崎病（KD）的生物标志物发现和免疫特征研究。数据集包含78名川崎病患者和55名正常对照的基因表达数据，由伦敦帝国理工学院在2015年至2023年间收集。通过生物信息学方法，研究鉴定了差异表达基因（DEGs），并进行了基因本体（GO）和KEGG通路富集分析，揭示了这些基因在急性炎症反应、PI3K-Akt信号通路和细胞因子相互作用中的重要作用。进一步构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，识别出AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个候选枢纽基因。利用XCell算法进行的免疫细胞浸润分析显示，川崎病患者中单核细胞、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川崎病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和治疗靶点提供了潜在依据，适用于疾病机制、免疫学研究和生物信息学分析等领域。
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/Correlation_Heatmap_/29214524
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数据说明
该数据集基于GEO数据库中的GSE73461数据集，专注于川崎病（KD）的生物标志物发现和免疫特征研究。数据集包含78名川崎病患者和55名正常对照的基因表达数据，由伦敦帝国理工学院在2015年至2023年间收集。通过生物信息学方法，研究鉴定了差异表达基因（DEGs），并进行了基因本体（GO）和KEGG通路富集分析，揭示了这些基因在急性炎症反应、PI3K-Akt信号通路和细胞因子相互作用中的重要作用。进一步构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，识别出AURKB、BUB1、CCL2、IL-4和TOP2A五个候选枢纽基因。利用XCell算法进行的免疫细胞浸润分析显示，川崎病患者中单核细胞、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川崎病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和治疗靶点提供了潜在依据，适用于疾病机制、免疫学研究和生物信息学分析等领域。
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