免疫代谢内型定义2型糖尿病不同临床轨迹 [bulk RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含新诊断2型糖尿病患者的循环CD14⁺单核细胞bulk RNA-seq数据,以及外周血单个核细胞(PBMC)的单细胞RNA-seq数据
![GSE309941: Immunometabolic Endotypes Define Distinct Clinical Trajectories in Type 2 Diabetes [bulk RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/110146.jpg)
基本信息
资源简介
免疫代谢内型定义2型糖尿病不同临床轨迹 [bulk RNA-seq]
Immunometabolic Endotypes Define Distinct Clinical Trajectories in Type 2 Diabetes [bulk RNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含新诊断2型糖尿病患者的循环CD14⁺单核细胞bulk RNA-seq数据,以及外周血单个核细胞(PBMC)的单细胞RNA-seq数据。研究依据中性粒细胞、淋巴细胞和单核细胞计数,通过无监督聚类将患者分为四种免疫内型:SIND、MIND、LYRD和LYDD。bulk与单细胞转录组分析揭示了各内型特异的免疫特征,如SIND中CCR2hi和CD39hi经典单核细胞的选择性扩增、趋化与髓系活化相关单核细胞状态的富集,以及适应性免疫程序的改变。该数据可用于研究2型糖尿病的免疫异质性、内型分类及临床轨迹差异(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 14 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):2型糖尿病(T2D)表现出显著的异质性,但目前的分类未能完全反映其免疫复杂性。在此,我们提供了来自新诊断T2D患者的循环CD14⁺单核细胞(bulk RNA-seq)和外周血单个核细胞(PBMC,单细胞RNA-seq)的转录组数据集。利用中性粒细胞、淋巴细胞和单核细胞计数,通过无监督聚类将患者分为四种免疫内型:重度炎症性糖尿病(SIND)、轻度炎症性糖尿病(MIND)、淋巴细胞丰富型糖尿病(LYRD)和淋巴细胞缺陷型糖尿病(LYDD)。Bulk和单细胞转录组分析揭示了内型特异的免疫特征,包括SIND中CCR2hi和CD39hi经典单核细胞的选择性扩增、与趋化性和髓系活化相关的单核细胞状态的富集,以及适应性免疫程序的改变。
【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:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309941
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 31 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
2型糖尿病(T2D)表现出显著的异质性,然而当前的分类并未充分体现其免疫复杂性。在此,我们提供了来自新诊断T2D患者的循环CD14⁺单核细胞(bulk RNA-seq)和外周血单个核细胞(PBMCs,单细胞RNA-seq)的转录组数据集。利用中性粒细胞、淋巴细胞和单核细胞计数,通过无监督聚类将患者分为四种免疫内型:重度炎症性糖尿病(SIND)、轻度炎症性糖尿病(MIND)、淋巴细胞丰富型糖尿病(LYRD)和淋巴细胞缺陷型糖尿病(LYDD)。Bulk和单细胞转录组分析揭示了内型特异性的免疫特征,包括SIND中CCR2hi和CD39hi经典单核细胞的选择性扩增、与趋化性和髓系激活相关的单核细胞状态的富集,以及适应性免疫程序的改变。这些特征受到IL-1β拮抗和减重手术诱导缓解的调节。该数据集为探索T2D的免疫异质性提供了资源。
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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