全基因组表达谱揭示S100B为侵袭性曲霉病生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE78000

标准获取流程：

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   • 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。

数据说明

侵袭性曲霉病（IA）是一种破坏性机会性感染，其治疗给医疗系统带来了相当大的负担。免疫功能受损患者发生IA的风险增加，该病主要由烟曲霉（Aspergillus fumigatus）引起。需要早期、可靠的诊断以启动适当的抗真菌治疗。然而，诊断的敏感性和准确性仍需提高，这至少可以部分通过定义新的生物标志物来实现。除了通过当前诊断方法直接检测病原体外，分析宿主反应是实现这一目标的一种有前景的策略。遵循这一方法，我们试图鉴定IA的新生物标志物。为此，我们分析了血液病患者的基因表达谱，并将IA患者的表达谱与非IA患者进行比较。基于微阵列数据，我们使用随机森林分类器进行了全面的特征选择。我们鉴定出编码S100钙结合蛋白B（S100B）的转录本作为诊断IA的潜在新生物标志物。

考虑到该基因的表达，我们能够以82.3%的敏感性和74.6%的特异性对IA患者的样本进行分类。此外，我们通过实时RT-PCR检测验证了S100B的表达，并且还发现在烟曲霉刺激的树突状细胞中S100B表达下调。这种S100B敲低对IL1B和CXCL1下游水平的影响得到了证实。总之，本研究涵盖了一种有效的特征选择方法，揭示了IA期间人类免疫反应的关键调控因子。S100B可能代表一种额外的诊断标志物，与现有技术相结合可能提高IA诊断的准确性。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。