PRJNA731486:银屑病皮肤microRNA谱鉴定11个与疾病严重程度相关的miRNA

该数据集来自NCBI,对银屑病病例(n=75)与非银屑病对照(n=57)的皮肤活检样本进行RNA测序,并将计数数据与既往已发表数据集(病例n=24、对照n=20)进行meta分析,使银屑病病例数较既往研究增加四倍

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA731486: MicroRNA profiling of psoriatic skin identifies 11 miRNAs associated with disease severity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA731486:银屑病皮肤microRNA谱鉴定11个与疾病严重程度相关的miRNA

该数据集来自NCBI,对银屑病病例(n=75)与非银屑病对照(n=57)的皮肤活检样本进行RNA测序,并将计数数据与既往已发表数据集(病例n=24、对照n=20)进行meta分析,使银屑病病例数较既往研究增加四倍。研究比较病变银屑病皮肤(PP)、非病变银屑病皮肤(PN)与对照皮肤(NN),开展差异基因表达、功能富集及细胞特异性分析,共鉴定出439个显著差异表达miRNA,其中127个为银屑病新发现。数据可用于银屑病miRNA生物标志物与病理机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):MicroRNAs(miRNAs)是一类小型非编码RNA,已成为基因表达的核心调控因子和疾病的有力生物标志物。关于其在银屑病病理中的作用,目前仍有许多未知。为全面表征银屑病皮肤的miRNAome,研究收集了银屑病病例(n = 75)和非银屑病对照(n = 57)的皮肤活检样本并进行RNA测序。计数数据与先前发表的数据集(病例,n = 24;对照,n = 20)进行了meta分析,使银屑病病例数较先前发表的研究增加了四倍。差异基因表达分析比较了病变银屑病(PP)、非病变银屑病(PN)和对照(NN)皮肤。此外,还进行了功能富集和细胞特异性分析。在所有对比中,我们鉴定出439个显著差异表达的miRNA(DEMs),其中127个为银屑病新发现。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA731486

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

微小RNA(miRNA)是一类小型非编码RNA,已成为基因表达的核心调控因子和疾病的有力生物标志物。关于其在银屑病病理中的作用,目前仍有许多未知之处。为了全面表征银屑病皮肤的miRNA组,研究人员从银屑病病例(n = 75)和非银屑病对照(n = 57)采集皮肤活检样本并进行RNA测序。计数数据与先前发表的数据集(病例,n = 24;对照,n = 20)进行了荟萃分析,使银屑病病例数量较先前发表的研究增加了四倍。研究比较了银屑病皮损(PP)、银屑病非皮损(PN)和对照(NN)皮肤,进行了差异基因表达分析。此外,还进行了功能富集和细胞特异性分析。在所有对比中,我们鉴定出439个显著差异表达的miRNA(DEM),其中127个为银屑病中新发现的,11个与疾病严重程度相关。荟萃分析在PN与NN之间鉴定出20个DEM,提示银屑病患者所有皮肤在构成上存在固有改变。

通过将miRNA转录组与mRNA靶标相互作用整合,我们识别出若干功能富集的条目,包括“甲状腺激素信号传导”、“胰岛素抵抗”以及多种传染病。细胞特异性表达分析显示,上调的差异表达miRNA(DEMs)在上皮细胞和免疫细胞中富集。本研究提供了迄今为止对银屑病皮肤中miRNA组最全面的概述,并识别出与银屑病严重程度相关的miRNA特征。我们的结果可能揭示了银屑病与相关共病之间的分子联系,并为未来功能研究指明了潜在方向,以识别生物标志物和治疗靶点。总体设计:通过比较银屑病皮损区(PP)、银屑病非皮损区(PN)和对照(NN)皮肤,进行了差异基因表达分析。提交者注:此为敏感人类测序数据,原始数据无法b

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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