炎症性肠病基因表达谱分析鉴定抗TNF-α反应特征和替代疗法靶点
炎症性肠病基因表达谱数据，用于分析抗TNF-α反应特征和替代疗法靶点。
基本信息
资源简介
炎症性肠病基因表达谱分析鉴定抗TNF-α反应特征和替代疗法靶点
【一句话概览】
本数据集是 BioStudies 公开的组学数据集，主题涵盖 RNA-seq of coding RNA、Homo sapiens，可用于生物标志物发现与分子分型研究。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Gene expression profiling in Inflammatory Bowel Disease identifies characteristics for anti-TNF-alpha response and targets for alternative therapies》。
【数据内容】
源站原始描述：The objective of this study was to identify pre-treatment colonic gene expression patterns in patients with inflammatory bowel disease (Ulcerative Colitis and colonic Crohn’s disease) that are predictive of a good versus poor response to treatment with the bioloic anti-TNFa. By identifying key pathways that are altered in responders versus non-responders we also aimed to propose novel targets for therapy. Pre-treatment colonic endoscopic biopsies were collected in RNAlater from 22 patients (14 C…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：本研究的目的是识别炎症性肠病（溃疡性结肠炎和结肠型克罗恩病）患者治疗前结肠基因表达模式，这些模式可预测对生物制剂抗TNFa治疗的良好与不良应答。通过识别应答者与无应答者之间发生改变的关键通路，我们还旨在提出新的治疗靶点。在22名开始接受抗TNFa治疗的患者（14名CD和8名UC）中，收集了治疗前的结肠内镜活检样本并保存在RNAlater中。使用RNeasy柱（Qiagen）提取RNA，并通过Qubit（Life Technologies）进行定量。按照制造商说明（Qiagen），使用0.5ng RNA制备带独特索引的cDNA QIAseq UPX 3‘转录组文库。使用QIAseq Library Quant Assay Kit和TapeStation分析对文库进行定量和质量控制，并使用Illumina测序引物和15% PhiX在Miseq和Nextseq Illumina平台上测序，深度为每样本1-3百万条reads。Read长度设置为101 bp（R1）× 51 bp（R2）。通过BaseSpace获得Fastq文件，并使用CLC Genomics Workbench（Qiagen）对reads进行去多重化、比对到人类基因组GRCh38、定量并通过TPM方法进行标准化。根据治疗12周后的内镜表现，将参与者分类为应答者、部分应答者或无应答者，并进行了以下差异表达分析。对于UC患者，使用Mayo评分：应答者Mayo=0，部分应答者1=3。对于CD患者，使用SES-CD评分降低百分比：应答者>=50%的SES-CD，部分应答者50% 75%。标准化值在添加伪计数1后进行对数转换。在任何样本中转换后计数<1的转录本被排除在进一步分析之外，低方差的转录本也被排除（定义为在两种条件下独特计数少于10%，且在两种条件下最常见计数与第二最常见计数的比值大于19：1）。使用limma包进…
【主题与分类】
主题标签：RNA-seq of coding RNA、Homo sapiens。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-MTAB-9944
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-MTAB-9944
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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