围手术期使用地塞米松糖皮质激素是手术活检转录组分析的主要混杂因素
该数据集来自 NCBI GEO(GSE320593),聚焦围手术期使用地塞米松等糖皮质激素对手术活检转录组分析的影响。源站描述指出,相当数量的肝脏活检来自全麻下手术或手术切除,围手术期常使用地塞米松预防术后恶心呕吐,而地塞米松可在 0.5–2 小时内快速调控数百个代谢与炎症相关基因的转录,可能对多种

基本信息
资源简介
围手术期使用地塞米松糖皮质激素是手术活检转录组分析的主要混杂因素
Perioperative use of dexamethasoneglucorticosteroids is a major cofounder of transcriptome analysis of surgical biopsies
该数据集来自 NCBI GEO(GSE320593),聚焦围手术期使用地塞米松等糖皮质激素对手术活检转录组分析的影响。源站描述指出,相当数量的肝脏活检来自全麻下手术或手术切除,围手术期常使用地塞米松预防术后恶心呕吐,而地塞米松可在 0.5–2 小时内快速调控数百个代谢与炎症相关基因的转录,可能对多种细胞类型的基因表达产生深刻影响,从而在转录组分析中引入偏倚、掩盖或增强潜在生物学效应。数据含 1 个文件(GSE320593_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,可用于评估活检操作方式对转录组结果的混杂作用(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):相当数量的肝脏活检来自手术或手术切除,这些操作在全麻下进行,围手术期常常规使用糖皮质激素(通常是地塞米松,DEX)以预防术后恶心呕吐(PONV)。DEX 是广泛表达的糖皮质激素受体(GR)的强效激动剂,可在给药后 0.5–2 小时内快速调控数百个代谢和炎症相关基因的转录。因此,术中肝脏活检时 DEX 给药的时机和剂量有可能深刻影响多种细胞类型的基因表达,从而可能在转录组分析中引入显著偏倚,并掩盖或增强潜在的生物学效应。为研究不同活检操作(如术前和术中)如何影响 tra
【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:GPL24676、9606。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE320593
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 02 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE320593
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
大量肝活检标本来源于手术或手术切除,这些操作在全身麻醉下进行,而糖皮质激素(常为地塞米松,DEX)常被常规用于预防术后恶心呕吐(PONV)并于围手术期给药。DEX是广泛表达的糖皮质激素受体(GR)的强效激动剂,给药后0.5–2小时内即可快速调控数百个代谢及炎症相关基因的转录。因此,术中肝活检时DEX给药的时间与剂量可能深刻影响多种细胞类型的基因表达,从而可能在转录组分析中引入显著偏倚,掩盖或增强潜在的生物学效应。为探究不同活检操作(如术前与术中)如何影响转录组,我们对有MASLD风险并接受减重手术的供者配对的肝活检标本进行了RNA测序。这包括术前经皮基线活检和减重手术中获取的术中腹腔镜活检。
为专门检测DEX对手术活检的影响,供者在麻醉诱导期间或活检采集后接受了DEX给药。总体而言,我们的结果表明DEX对手术肝脏和脂肪活检的基因表达分析有明确影响。以抗炎基因的表达和肝纤维化的相关性分析为例,我们显示这可能混淆转录组分析,并掩盖基因表达与生物标志物之间的相关性。
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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