个体化精准健康多组学分析[血液(PBMCs) RNA-seq]
该数据集来自一项针对单个个体的精准健康多组学研究,聚焦外周血单核细胞(PBMCs)的RNA测序。研究在一年内对一名38岁男性进行多次采样,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种前后的先天与适应性免疫应答监测
![GSE108665: Multi-omics profiling for individualized precision wellness [blood (PBMCs) RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/143403.jpg)
基本信息
资源简介
个体化精准健康多组学分析[血液(PBMCs) RNA-seq]
Multi-omics profiling for individualized precision wellness [blood (PBMCs) RNA-seq]
该数据集来自一项针对单个个体的精准健康多组学研究,聚焦外周血单核细胞(PBMCs)的RNA测序。研究在一年内对一名38岁男性进行多次采样,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种前后的先天与适应性免疫应答监测。PBMCs共25个时间点,唾液100个时间点,均进行非靶向蛋白质组与RNA测序分析。数据可用于探索个体化免疫应答的动态变化、疫苗反应机制及多组学整合分析(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):该研究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个体化反应,其中我们对单个个体的外周血单核细胞(PBMCs)和唾液在疫苗接种前后进行了整合分析。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。每个时间点从唾液和PBMCs中制备蛋白质和RNA(唾液100个时间点,PBMCs 25个时间点),并对所有样本进行非靶向全面分析,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)在多个时间点进行了分析。
【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:GPL16791、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=GSE108665
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 01 202,引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
本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外周血单核细胞(PBMCs)和唾液进行了整合性分析。据我们所知,这是针对单个个体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。时间跨度涵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综合监测。在每个时间点均制备了唾液和PBMCs的蛋白质与RNA(唾液100个时间点,PBMCs 25个时间点),并对所有样本进行了非靶向全面谱分析,包括质谱蛋白质组学和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小时每小时采样期(样本P1052515H07-P1052615H08),以提供比较基线。
随后进行了为期24小时的时程实验,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。同时,每周或每月采集PBMC样本。组学样本分析包括:唾液和PBMC中总RNA的RNA测序;唾液中的小RNA测序;唾液和PBMC中的蛋白质组学;唾液中外泌体的小RNA。样本命名说明:样本标识符/名称P1MMDDYYHhh
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




