纵向唾液组学对免疫扰动的响应:案例研究 [唾液小RNA-seq]
该数据集来自一项单例纵向研究,对一名38岁男性在一年内100个时间点的唾液样本进行小RNA测序,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种后的先天与适应性免疫应答监测
![GSE108666: Longitudinal Saliva Omics Responses to Immune Perturbation: A Case Study [saliva small RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/143401.jpg)
基本信息
资源简介
纵向唾液组学对免疫扰动的响应:案例研究 [唾液小RNA-seq]
Longitudinal Saliva Omics Responses to Immune Perturbation: A Case Study [saliva small RNA-seq]
该数据集来自一项单例纵向研究,对一名38岁男性在一年内100个时间点的唾液样本进行小RNA测序,覆盖健康期及肺炎球菌疫苗接种后的先天与适应性免疫应答监测。数据可用于分析疫苗接种前后唾液非编码RNA的动态变化,探索个体化免疫应答的分子特征,并支持时间序列预测或生物标志物发现研究(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反应,其中我们对单个个体接种疫苗前后的唾液进行了整合谱分析评估。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,覆盖一年内的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和适应性免疫应答的全面监测。每个时间点(100个时间点)都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的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=GSE108666
【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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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
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- OpenDataLab:
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。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对应为:患者索引:P1,日期MMDDYY,以及小时hh(前加H,采用24小时制)。
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。




