GSE106878:IFNγ/IL10比值分层指导脓毒性休克糖皮质激素治疗
该数据集来自NCBI GEO(GSE106878),基于CORTICUS试验的免疫子研究,对84例脓毒性休克患者(24例28天内死亡、60例存活)的120项参数(含临床参数、器官衰竭评分、淋巴细胞计数及血浆细胞因子浓度)进行机器学习分析,识别出随机化前血清IFNγ/IL10比值可作为治疗分层的生物标

基本信息
资源简介
GSE106878:IFNγ/IL10比值分层指导脓毒性休克糖皮质激素治疗
IFNγ/IL10 ratio stratifies corticosteroids therapy for septic shock
该数据集来自NCBI GEO(GSE106878),基于CORTICUS试验的免疫子研究,对84例脓毒性休克患者(24例28天内死亡、60例存活)的120项参数(含临床参数、器官衰竭评分、淋巴细胞计数及血浆细胞因子浓度)进行机器学习分析,识别出随机化前血清IFNγ/IL10比值可作为治疗分层的生物标志物,并在SISPCT研究(n=49)和氢化可的松交叉研究早期组(n=20)中验证,整合三项研究得到比值比2.1。数据可用于脓毒性休克糖皮质激素治疗反应分层的分类建模研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 14 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了对脓毒性休克中氢化可的松的应用进行分层,我们研究了CORTICUS试验(Sprung et.al 2008, NEJM)的一项免疫子研究,对84例患者(n=24非存活,n=60存活,28天)的120项参数采用机器学习,特别关注脓毒症背景下可能不利的糖皮质激素效应,包括临床参数、器官衰竭评分、淋巴细胞计数和细胞因子的血浆蛋白浓度。我们确定随机化前血清中IFNγ/IL10的比值可作为治疗分层的有效生物标志物。这一点通过来自SISPCT研究(Bloos et.al 2016, JAMA)的患者(n=49)的细胞因子血清水平以及氢化可的松交叉研究(Keh et.al. 2003, Am J Respir Crit Care Med)的早期组(n=20)得到验证。整合这三项研究,我们得出比值比为2.1,95%置信区间为
【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:Expression profiling by array、GPL10295、9606。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE106878
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 01 201,引用时请注意版本时效。
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE106878
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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
为对感染性休克中氢化可的松的应用进行分层,我们研究了CORTICUS试验(Sprung等,2008,NEJM)的一项免疫子研究,对84例患者(n=24例非存活,n=60例存活,28天)的120项参数面板应用机器学习,特别关注脓毒症背景下皮质类固醇潜在的不利效应,包括临床参数、器官衰竭评分、淋巴细胞计数和细胞因子的血浆蛋白浓度。我们确定随机化前血清中IFNγ/IL10比值可作为治疗分层的有效生物标志物。这一结果通过SISPCT研究(Bloos等,2016,JAMA)患者(n=49)的血清细胞因子水平以及氢化可的松交叉研究(Keh等,2003,Am J Respir Crit Care Med)早期组(n=20)得到了验证。整合这三项研究,我们得出比值比为2.1,95%置信区间为0.99-4.52(P=0.03)。体外试验揭示IFNγ/IL10反映全身感染的负担或严重程度。严重程度由我们观察到的感染性休克患者血清中这些细胞因子水平所证实,在较轻的脓毒症患者中亦然。
通过转录组学分析阐明治疗期间和安慰剂期间白细胞的分子调控,表明氢化可的松治疗可诱导免疫细胞功能恢复,尤其是在预测的氢化可的松应答者中。IFNγ/IL10是一种极具潜力支持氢化可的松治疗决策的分子标志物。IFNγ/IL10之所以合理,是因为它反映了免疫系统的负担和恢复情况,而这似乎对皮质类固醇治疗脓毒性休克具有指示意义。
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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