急性排斥与间质纤维化/肾小管萎缩活检中的基因表达揭示与不良长期结局相关的高度共享机制

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦肾移植后活检组织的基因表达。共获取 234 份样本的基因表达谱,并配有临床与结局数据,覆盖 7 个移植中心

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基因组分类Transcriptomics
Gene Expression in Biopsies of Acute Rejection and Interstitial Fibrosis/Tubular Atrophy Reveals Highly Shared Mechanisms that Correlate with Worse Long-term Outcomes

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

急性排斥与间质纤维化/肾小管萎缩活检中的基因表达揭示与不良长期结局相关的高度共享机制

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦肾移植后活检组织的基因表达。共获取 234 份样本的基因表达谱,并配有临床与结局数据,覆盖 7 个移植中心。81 份 IFTA 样本按组织学炎症程度分为 IFTA 伴急性排斥、IFTA 伴炎症和 IFTA 无炎症等亚型,其中急性排斥样本 54 份、功能正常移植样本 99 份用于比较。数据可用于研究 IFTA 各表型间的共享机制及其与长期结局的关系(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:移植后 1 年活检中约 25% 可见间质纤维化与肾小管萎缩(IFTA)(1, 2)。当存在组织学炎症证据时,它与移植物存活率下降相关¬。(3-5) 识别 IFTA 的病因很重要,因为尽管治疗改善且急性排斥发生率大幅降低,长期移植物存活率并未如预期改变。(6-8) 方法:获取了 234 份样本的基因表达谱,并配有匹配的临床与结局数据(7 个移植中心)。81 份 IFTA 样本按组织学炎症程度分为亚表型:IFTA 伴急性排斥(AR)、IFTA 伴炎症和 IFTA 无炎症。急性排斥样本(n=54)和功能正常的移植物(TX;n=99)用于比较。结论:所有 IFTA 表型的基因表达谱均强烈富集

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-76882

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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

理由:移植后1年活检中约25%可发现间质纤维化和肾小管萎缩(IFTA)(1, 2)。当组织学证据显示存在炎症时,IFTA与移植物存活率降低相关。(3-5) 确定IFTA的病因至关重要,因为尽管治疗手段有所改进且急性排斥反应的发生率显著降低,但长期移植物存活率并未如预期般改善。(6-8) 方法:获取了234个样本的基因表达谱,并匹配了相应的临床和结局数据(来自7个移植中心)。81个IFTA样本根据组织学上的炎症程度被分为亚表型:伴有急性排斥反应(AR)的IFTA、伴有炎症的IFTA和无炎症的IFTA。伴有AR的样本(n=54)和功能正常的移植物(TX;n=99)被用于比较。结论:所有IFTA表型的基因表达谱均强烈富集了cAR基因失调通路,包括无组织学炎症证据的IFTA样本。因此,通过分子谱分析,我们证明大多数IFTA样本存在持续的免疫介导损伤或慢性排斥反应,而基因表达谱分析能更敏感地检测到这一点。

我们还发现,在没有炎症的IFTA样本中,AR相关基因的相对表达与未来的移植物丢失相关。我们得出结论,未被发现和/或治疗不足的免疫排斥反应导致IFTA和移植物失败。使用RNEasy试剂盒(Qiagen)从活检样本中提取RNA,使用Ambion MessageAmp Biotin II制备生物素化的cRNA,并与Affymetrix HG U133 Plus PM peg阵列杂交(http://affymetrix.com/index.affx)。探针强度数据经过log2转换,并使用定制设计的冻结稳健多芯片平均(fRMA)进行归一化。根据行业标准过滤低变异和低信号探针,得到包含17,564个转录本的过滤基因列表。该数据集是TransQST集合的一部分。

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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