液体活检RNAseq监测药物处置基因表达:胆汁淤积性疾病概念验证

该数据集来自 NCBI GEO(GSE302189),包含健康与胆汁淤积性血浆样本细胞外囊泡(EV)的 RNAseq 表达谱数据,样本量为 n=3

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基因组回归GPL342849606
GSE302189: A Liquid biopsy-RNAseq Method for Monitoring the Expression of Genes Involved in Drug Disposition: Proof-of-Concept Application to Cholestatic Disease

基本信息

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基因组
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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

液体活检RNAseq监测药物处置基因表达:胆汁淤积性疾病概念验证

A Liquid biopsy-RNAseq Method for Monitoring the Expression of Genes Involved in Drug Disposition: Proof-of-Concept Application to Cholestatic Disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE302189),包含健康与胆汁淤积性血浆样本细胞外囊泡(EV)的 RNAseq 表达谱数据,样本量为 n=3。数据覆盖 EV 提取、表征及 RNA 测序流程,并包含可视化、粒径分布、蛋白含量与 RNA 质量产量等质控信息。可用于研究血浆 EV 中药物代谢酶与转运体基因的表达,探索液体活检替代组织活检监测药物处置通路的可行性(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):治疗药物代谢与处置的患者间差异与酶和药物转运体表达及活性的变异相关。直接测量相关器官中此类蛋白的表达受限于组织活检的可及性。本文提出以血浆来源细胞外囊泡(EV)作为液体活检来表征此类通路,作为组织活检的微创且广泛可及替代方案。本报告提供了从两组健康和胆汁淤积血浆样本(n = 3)中提取、表征 EV 并进行 RNAseq 的技术说明。在方案不同阶段实施的质量控制(QCs)确保了 EV 和提取 RNA 的质量以满足下游分析。这些 QCs 包括可视化、粒径分布、蛋白含量以及 RNA 质量和产量。提取的 EV 是……(源站描述在此处截断)

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34284、9606。本站分类:消化系统疾病/胆管狭窄。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302189

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 24 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

治疗药物在代谢和处置方面的患者间变异性与酶和药物转运蛋白的表达及活性差异相关。直接测定此类蛋白质在相关器官中的表达受限于组织活检的可及性。本文提出,在血浆来源的细胞外囊泡(EVs)中表征此类通路作为液体活检,是组织活检的一种微创且广泛可及的替代方案。本报告提供了从两组健康和胆汁淤积血浆样本(n = 3)中提取、表征EVs并进行RNAseq的技术说明。在方案不同阶段实施的质量控制(QCs)确保了EVs和提取RNA的质量,以满足下游分析需求。这些QCs包括可视化、粒径分布、蛋白质含量以及RNA质量和产量。提取的EVs是小囊泡和大囊泡的混合物(35-350 nm)。重复RNAseq数据反映出强相关性(Pearson r = 1,p < 0.001)、低偏倚(平均倍数误差 = 1)以及重复间有限的离散度(绝对平均倍数误差 = 1.34)。

该方法能够监测656个药理学相关基因的cfRNA表达,包括199个外源性物质代谢酶、444个转运体和11个转录因子。估算了93%受监测的药代动力学通路中表达相对于健康基线的疾病扰动。这些数据连同人口统计学和血浆白蛋白变化,被用于生成胆汁淤积群体药代动力学模型。该模型反映了与早期胆汁淤积一致的布地奈德和环孢素暴露。该模型还反映了血清胆红素升高,可能源于肝胆转运失调。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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