纵向唾液组学对免疫扰动的响应:单例研究 [唾液 RNA 测序]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为纵向唾液组学对免疫扰动的响应单例研究,聚焦唾液 RNA 测序。源站描述显示,研究对一名 38 岁男性在一年内 100 个时间点进行唾液采样,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种后先天与适应性免疫应答监测,每个时间点均产出唾液蛋白与 RNA,并开展质谱蛋白质组学与 RNA

geo
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基因组预测GPL203019606疫苗编码
GSE108664: Longitudinal Saliva Omics Responses to Immune Perturbation: A Case Study [Saliva RNA-sequencing]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

纵向唾液组学对免疫扰动的响应:单例研究 [唾液 RNA 测序]

Longitudinal Saliva Omics Responses to Immune Perturbation: A Case Study [Saliva RNA-sequencing]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为纵向唾液组学对免疫扰动的响应单例研究,聚焦唾液 RNA 测序。源站描述显示,研究对一名 38 岁男性在一年内 100 个时间点进行唾液采样,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种后先天与适应性免疫应答监测,每个时间点均产出唾液蛋白与 RNA,并开展质谱蛋白质组学与 RNA 测序的非靶向全面分析。数据可用于研究个体纵向免疫扰动下的唾液转录组变化与免疫应答预测(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 02 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该调查包括我们临床试验的发现,监测个体对肺炎球菌疫苗接种的反应,其中我们对单个个体疫苗接种前后的唾液进行了整合性分析评估。据我们所知,这是针对单个个体的最广泛的以唾液为中心的组学数据集,在一年内覆盖 100 个时间点。时间跨度涵盖健康期以及对肺炎球菌疫苗接种后先天和适应性免疫应答的全面监测。每个时间点(100 个时间点)均从唾液中制备蛋白质和 RNA,并对所有样本进行非靶向全面谱分析,开展质谱蛋白质组学和 RNA 测序。具体而言,对单个个体(男性,38 岁)在健康期多个时间点以及肺炎球菌疫苗处理后进行了分析。

【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:GPL20301、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=GSE108664

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 19 202,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

该研究包括我们临床试验的发现,即监测个体对肺炎球菌疫苗接种的个体化反应,我们对单个个体疫苗接种前后的唾液进行了整合性分析评估。据我们所知,这是针对单个个体的最广泛的以唾液为中心的组学数据集,涵盖一年内的100个时间点。时间跨度覆盖健康期以及肺炎球菌疫苗接种后先天性和适应性免疫反应的全面监测。在每个时间点(100个时间点)制备唾液中的蛋白质和RNA,并对所有样本进行非靶向全面谱分析,开展质谱蛋白质组学和RNA测序。具体而言,对单个个体(男性,38岁)在健康期的多个时间点以及肺炎球菌疫苗(PPSV23)治疗后的多个时间点进行了分析。最初收集了免疫前样本,包括24小时期间每小时采样(样本P1052515H07-P1052615H08),以提供比较基线。

随后进行了24小时时间进程实验,再次在疫苗接种前后每小时采集样本(P1060715H07-P1060815H06)。PPSV23肺炎球菌疫苗在约上午10:30、数据点P1060715H11之前的时间点之间接种。接种疫苗后,在24小时监测结束后,每天采集样本持续约一个月(直至样本P1070715H08),以捕获唾液中的先天性和适应性反应。随后又进行了两次每周采样,之后每月采样一次,直至研究结束。组学样本分析包括:总RNA的RNA测序、唾液细胞外囊泡中的小RNA测序以及唾液质谱蛋白质组学。样本命名说明:样本标识符/名称P1MMDDYYHhh对应:患者索引:P1,日期MMDDYY,以及小时hh(前加H,采用24小时计数法)。

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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