升高臭氧通过IgG糖基化重编程激活母体免疫驱动子代IgG介导的过敏反应
该数据集来源于omicsdi.org，聚焦于臭氧暴露激活母体免疫并驱动子代IgG介导过敏反应的研究。数据涵盖回顾性母婴队列中血液学异常与每日臭氧水平的相关性分析，以及从胚胎第9.5天起以环境相关浓度臭氧暴露诱导妊娠期母体免疫激活的实验，结合转录组测序技术分析后续炎症效应及新生儿IgG糖基化编程
基本信息
资源简介
升高臭氧通过IgG糖基化重编程激活母体免疫驱动子代IgG介导的过敏反应
该数据集来源于omicsdi.org，英文名称为“Elevated Ozone Activates Maternal Immunity to Drive Offspring IgG-Mediated Anaphylaxis through IgG Glycosylation Reprogramming”，本站归类于血液及造血器官疾病下的“其他”类别，主题标签为Transcriptomics。数据集围绕臭氧暴露激活母体免疫并驱动子代IgG介导过敏反应这一研究方向，涵盖回顾性母婴队列中血液学异常与每日臭氧水平的相关性分析，以及从胚胎第9.5天起以环境相关浓度臭氧暴露诱导妊娠期母体免疫激活的实验，并结合转录组测序技术分析后续炎症效应及新生儿IgG糖基化编程。整体而言，该数据集将环境流行病学观察与动物实验、转录组学分析相结合，为理解产前氧化应激与子代过敏易感性之间的关联提供了数据支撑。
【数据集背景】
全球过敏性疾病的负担已达到令人警觉的程度，环境因素对其具有强烈影响。随着污染水平不断攀升，臭氧已成为全球范围内一项关键而紧迫的环境挑战，并在人群中引发普遍存在的氧化应激。流行病学研究已将产前氧化应激与子代过敏易感性联系起来，但现有证据尚缺乏因果性。为弥补这一空白，该研究分析了回顾性母婴队列中血液学异常与每日臭氧水平之间的相关性，并通过在胚胎第9.5天（E9.5）起以环境相关浓度臭氧暴露诱导妊娠期母体免疫激活（MIA），深入考察新生儿IgG糖基化是如何被编程的。
【数据内容】
数据集内容涉及两个层面的数据：一是回顾性母婴队列中血液学异常与每日臭氧水平的相关性分析数据；二是动物实验中从胚胎第9.5天起以环境相关浓度臭氧暴露诱导妊娠期母体免疫激活后，利用转录组测序技术分析后续炎症效应以及新生儿IgG糖基化编程所获得的数据。主题标签为Transcriptomics，表明转录组测序数据是该数据集的重要组成部分。
【采集与来源】
该数据集来源于omicsdi.org。其数据采集依托回顾性母婴队列的血液学指标与每日臭氧水平记录，以及以环境相关浓度臭氧从胚胎第9.5天起暴露诱导妊娠期母体免疫激活的实验设计，并结合转录组测序技术获取后续分析数据。
【适用场景】
基于其研究内容，该数据集适用于探讨臭氧暴露与母体免疫激活之间的关系、产前氧化应激与子代过敏易感性的关联、新生儿IgG糖基化编程机制，以及IgG介导的过敏反应相关研究等场景。主题标签所示的转录组学方向亦提示其可用于相关转录组分析。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE296733
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:
数据说明
过敏性疾病的全球负担已达到令人担忧的程度，环境因素对其产生强烈影响。随着污染水平不断攀升，臭氧（O3）已成为全球范围内关键而紧迫的环境挑战，并在人群中引发普遍存在的氧化应激。流行病学研究已将产前氧化应激与子代过敏易感性相关联，但现有证据缺乏因果关系。为填补这些空白，本研究分析了回顾性母婴队列中的血液学异常与每日O3水平之间的相关性。通过从胚胎第9.5天（E9.5）起以环境相关浓度暴露于O3诱导妊娠期母体免疫激活（MIA），从而得以深入探究新生儿IgG糖基化是如何被编程的。利用转录组测序技术，我们进一步分析了其对炎症通路的后续影响。利用已建立的过敏激发模型，系统评估了子代的长期免疫后果，并特别聚焦于阐明糖基化IgG在使MIA子代易发过敏反应中的机制作用。
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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