儿童脓毒性休克全血RNA-Seq基因计数转录组实验(PICU入院TP1及48小时后TP2)

该数据集来自omicsdi.org,为儿童脓毒性休克全血RNA-Seq基因计数转录组实验,覆盖PICU入院时(TP1)及48小时后(TP2)两个时间点

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基因组预测Transcriptomics
Genome wide transcriptomic experiments: gene counts for whole blood RNA-Seq from children with septic shock at PICU admission (TP1) and 48 hours later (TP2)

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

儿童脓毒性休克全血RNA-Seq基因计数转录组实验(PICU入院TP1及48小时后TP2)

该数据集来自omicsdi.org,为儿童脓毒性休克全血RNA-Seq基因计数转录组实验,覆盖PICU入院时(TP1)及48小时后(TP2)两个时间点。数据源自BASIC前瞻性队列研究,纳入19名脓毒性休克患儿,样本采集于英国伦敦及英格兰东部四家PICU。数据可用于分析儿童脓毒性休克期间的免疫轨迹与内型转变,支持转录组层面的预测建模研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用于建模儿童脓毒性休克期间免疫轨迹和内型转变的基因表达分析。我们旨在描述19名脓毒性休克儿童从首次与儿科重症监护团队接触(TP1)到48小时后(TP2)的免疫轨迹。我们分析了作为儿童急性重症疾病生物标志物(BASIC)研究一部分收集的数据,该研究在2014–2016年间招募参与者。BASIC是一项前瞻性队列研究,招募了在紧急转运期间由儿童急性转运服务(CATS,区域性儿科重症监护转运服务)收治于英国伦敦和英格兰东部四家PICU的危重儿童。因此,我们选择了19名脓毒性休克儿童(操作定义为疑似或确诊感染、接受有创通气并通过……接受血管活性药物输注的儿童)。

【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-MTAB-17576

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    • 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

儿童脓毒性休克期间免疫轨迹与内型转换建模的基因表达分析

我们旨在刻画19例脓毒性休克患儿从首次与儿科重症监护团队接触(TP1)至48小时后(TP2)的免疫轨迹。我们分析了作为“儿童急性重症疾病生物标志物(BASIC)”研究一部分所收集的数据,该研究于2014—2016年间招募参与者23。BASIC是一项前瞻性队列研究,纳入英国伦敦和英格兰东部四家儿科重症监护病房(PICU)收治的危重患儿,这些患儿在由儿童急性转运服务(CATS)——区域性儿科重症监护转运服务——进行紧急转运期间被纳入。因此,我们选取了19例脓毒性休克患儿(操作性定义为疑似或确诊感染、接受有创通气并经中心静脉导管接受血管活性药物输注的患儿),且这些患儿有可用的TP1和TP2 RNA稳定化样本。全血采集至PAXgene(Qiagen,英国)管中,并妥善保存于-80ºC。

RNA按照制造商说明,使用QIAsymphony PAXgene血液miRNA提取试剂盒(Qiagen,英国)提取。提取的RNA样本经DNA去除(RNA Clean and Concentrator-5 with DNase,Zymo Research,美国加利福尼亚州)和珠蛋白去除(GLOBINclear Human Kit,ThermoFisherScientific),并在核心基因组学设施(Imperial Genomics Facility,Imperial NIHR Biomedical Research Centre)的Illumina NextSeq2000上测序,生成50 bp双端读长。原始fastq文件使用Salmon 1.10.2(https://salmon.readthedocs.io/en/latest/salmon.html)45比对至人类基因组(GRCh38),并在差异基因表达分析前对基因计数进行定量。下游分析包括:差异基因表达分析;加权基因共表达网络分析;内分型(使用先前发表的BASIC内分型);以及RNA速率和转录组轨迹方法。T

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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