微流控分离中性粒细胞的转录组分析：用于中性粒细胞基因组学与蛋白质组学的临床微流控

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-22103

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

中性粒细胞在调节免疫反应中发挥关键作用。然而，中性粒细胞的循环半衰期较短，在体外易被刺激活化，且与其他血液白细胞群体相比，其细胞mRNA水平较低。所有这些因素使得从临床人群中评估中性粒细胞进行分子和功能研究变得困难。在此，我们提出了一种稳健的方法，可直接从全血中快速分离中性粒细胞，并开发了用于基因组学和蛋白质组学的mRNA和蛋白质分离的“芯片上”处理技术。我们通过离体刺激实验验证了该装置，并证明了该装置能够区分外周血中性粒细胞对直接和间接刺激在基因组和蛋白质组反应中的细微差异。最后，我们将该工具作为近患者血液处理系统的一部分，应用于一项关于严重创伤和烧伤损伤免疫反应的多中心临床研究中，并证明该技术易于护士和技术人员使用，能够产生优异质量和足够数量的mRNA，用于对宿主损伤反应的灵敏基因组读取。

离体刺激研究：我们评估了微流控卡盒捕获的相对少量分离中性粒细胞是否会影响由此产生的基因组灵敏度以及对各种刺激的潜在判别性基因组能力。为此，我们比较了来自4次独立重复实验的中性粒细胞在全基因组表达谱中的表现，涉及三种条件——未刺激、离体活化采用大肠杆菌脂多糖（LPS），或采用粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子（GM-CSF）和干扰素-γ（INF-g）（简称GM+I）。在两种方案中，全血均进行离体刺激24，以允许白细胞与血浆蛋白相互作用。2. 受试者间可重复性：为进一步确保……的可靠性

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。