儿童镰状细胞病体液免疫表型改变数据集

该数据集来自NCBI GEO(GSE262659),聚焦儿童镰状细胞病(SCD)的体液免疫表型改变。研究通过流式细胞术检测儿童与成人SCD患者及种族匹配对照的外周血十二种免疫细胞群体频率和B细胞相关细胞因子水平,并对儿童患者及对照外周血进行bulk RNA测序

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE262659: Pediatric Sickle Cell Disease Humoral Immunophenotype Alterations

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

儿童镰状细胞病体液免疫表型改变数据集

Pediatric Sickle Cell Disease Humoral Immunophenotype Alterations

该数据集来自NCBI GEO(GSE262659),聚焦儿童镰状细胞病(SCD)的体液免疫表型改变。研究通过流式细胞术检测儿童与成人SCD患者及种族匹配对照的外周血十二种免疫细胞群体频率和B细胞相关细胞因子水平,并对儿童患者及对照外周血进行bulk RNA测序。数据覆盖儿童与成人SCD患者及对照的免疫表型与转录组信息,可用于探索B细胞区室在SCD病理生理中的作用及儿童SCD免疫改变特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):镰状细胞病(SCD)是一种与溶血和炎症相关的红细胞疾病,影响造血系统稳态。虽然先天免疫和T细胞驱动的适应性免疫反应均参与驱动SCD相关炎症,但B细胞区室在SCD病理生理中的作用,尤其是在儿童患者中,仍知之甚少。为确定免疫变化的范围,我们通过流式细胞术评估了接受羟基脲治疗的儿童(n=13)和成人(n=12)SCD患者外周血(PB)中十二种免疫细胞群体的频率及B细胞相关细胞因子水平,并与种族匹配的儿童(n=5)和成人(n=10)对照进行比较。我们还评估了儿童SCD患者和对照外周血的bulk RNA测序。大多数SCD患者携带血红蛋白SS基因型(儿童92.3%,成人66.7%)。M

【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:GPL24676、9606。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE262659

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 15 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

镰状细胞病(SCD)是一种与溶血和炎症相关的红细胞疾病,影响造血系统的稳态。虽然固有免疫和T细胞驱动的适应性免疫应答均参与驱动SCD相关炎症,但B细胞区室在SCD病理生理中的作用,尤其是在儿科患者中,仍知之甚少。为确定免疫变化的范围,我们通过流式细胞术评估了13种免疫细胞群体的频率,并检测了接受羟基脲治疗的儿科(n=13)和成人(n=12)SCD患者外周血(PB)中B细胞相关细胞因子的水平,并与种族匹配的儿科(n=5)和成人(n=10)对照进行比较。我们还评估了儿科SCD患者和对照组PB的bulk RNA测序。大多数SCD患者携带血红蛋白SS基因型(儿科92.3%,成人66.7%)。儿科SCD(PSCD)和成人SCD(ASCD)的平均羟基脲剂量分别为23.4 mg/kg和20.0 mg/kg。

实验室数据显示,PSCD组平均血红蛋白为9.4 g/dl,ASCD组为9.7 g/dl,儿童和成人SCD均存在溶血升高,PSCD组平均网织红细胞计数为7.1%,ASCD组为8.8%,儿童SCD平均绝对网织红细胞计数(ARC)为203 ± 94,成人SCD为214 ± 169。流式细胞术数据显示,儿童SCD与儿童对照相比,CD3+CD4+细胞增加1.9倍(p值0.012);成人SCD与成人对照相比未见此变化(下降17%,p值0.302)。儿童SCD患者CD19+ B细胞增加3.5倍(p=0.005),但分化B细胞未见进一步增加,成人SCD与成人对照相比未见此变化(增加7%,p值0.815)。我们对儿童SCD患者与儿童对照的外周血(PB)进行了bulk RNA测序。获得的转录组数据表明,与体液免疫相关的转录本发生了显著变化。过表征分析(ORA)

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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