全血转录组识别干扰素调节基因作为血栓性原发性抗磷脂综合征的关键驱动因素
该数据集为GSE205465，来源于NCBI GEO，包含全血转录组高通量测序表达谱数据，旨在识别血栓性原发性抗磷脂综合征（thrPAPS）的基因特征及高危亚组
基本信息
资源简介
全血转录组识别干扰素调节基因作为血栓性原发性抗磷脂综合征的关键驱动因素
GSE205465 是一个来源于 NCBI GEO 的全血转录组高通量测序表达谱数据集，其英文标题为“Whole blood transcriptome identifies interferon-regulated genes as key drivers in thrombotic primary antiphospholipid syndrome”。该数据集聚焦于免疫系统疾病领域中的血栓性原发性抗磷脂综合征（thrPAPS），旨在通过全血转录组表达谱识别该疾病及其高危亚组的基因特征。数据集由 Petros P. Sfikakis 提交，发布时间为 2022 年 6 月 3 日，共包含 1 个数据文件，文件样例为 GSE205465_series_matrix.txt.gz。整体而言，该数据集为研究抗磷脂综合征的分子机制和潜在生物标志物提供了转录组层面的数据基础。
【数据集背景】
抗磷脂综合征（antiphospholipid syndrome, APS）的发病机制尚未被完全阐明。源站描述指出，该研究的目标是识别能够表征血栓性原发性抗磷脂综合征（thrombotic primary APS, thrPAPS）及其高预后不良风险亚组的基因特征。该数据集所属主题为免疫系统疾病 / 其他，反映了其与免疫调控异常相关的研究定位。研究通过全血转录组分析，试图从基因表达层面揭示血栓性原发性 APS 的关键驱动因素，其中干扰素调控基因被标题明确指向为该疾病的重要驱动因子。
【数据内容】
该数据集包含全血转录组高通量测序表达谱数据，文件数量为 1，文件样例为 GSE205465_series_matrix.txt.gz。主题标签包括“Expression profiling by high throughput sequencing”、GPL21697 和 9606，分别对应高通量测序表达谱、平台编号以及人类物种信息。数据内容围绕血栓性原发性抗磷脂综合征及其高危亚组的基因表达特征展开，可用于识别差异表达基因和干扰素相关基因信号。数据的具体样本数量、分组构成、测序深度及基因注释信息源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov（NCBI GEO），源站标题与数据集英文标题一致。数据由 Petros P. Sfikakis 提交，发布时间为 2022 年 6 月 3 日。数据以全血转录组为研究对象，采用高通量测序技术进行表达谱分析。关于样本采集的具体地点、时间跨度、受试者纳入标准及伦理审批信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于免疫系统疾病特别是抗磷脂综合征的分子机制研究，可用于探索血栓性原发性 APS 的基因表达特征、识别干扰素调控基因作为潜在驱动因子，以及分析高危亚组的转录组差异。此外，该数据可用于生物标志物筛选、通路富集分析和与其他转录组数据集的比较研究。由于数据为全血转录组表达谱，也适合用于外周血免疫相关基因表达的系统性评估。具体应用场景的验证需结合源站提供的原始研究设计。
【使用方法】
使用该数据集时，可下载数据文件 GSE205465_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认数据结构和注释信息无误后，再进行批量接入和分析。分析时可结合平台信息 GPL21697 进行基因注释映射，并根据研究目的进行表达谱的预处理、差异分析和功能富集。关于具体的分析流程和参数设置，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集文件数量为 1，数据规模相对有限，具体样本量、测序质量指标及缺失值情况源站未提供。由于仅包含全血转录组表达谱，研究结论可能受组织特异性和样本来源的限制。此外，该数据集针对血栓性原发性 APS，其适用范围可能不涵盖其他类型的抗磷脂综合征。使用时应关注平台注释版本和数据处理方法对结果的影响。源站未提供详细的质量控制报告和批次信息。
【引用与许可】
该数据集的作者为 Petros P. Sfikakis，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。引用时应参考源站标题“Whole blood transcriptome identifies interferon-regulated genes as key drivers in thrombotic primary antiphospholipid syndrome”及数据集编号 GSE205465。关于数据许可协议和使用条款，源站未提供，使用前应查阅 NCBI GEO 的相关政策。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE205465
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
目的：抗磷脂综合征（APS）的发病机制尚未完全阐明。本研究旨在识别表征血栓性原发性APS（thrPAPS）及预后不良高风险亚组的基因特征。方法：我们对62例thrPAPS患者和29例年龄/性别匹配的健康对照者（HCs）进行了全血下一代RNA测序，随后进行差异基因表达分析（DGEA）和富集分析。我们利用机器学习在转录组学数据上训练模型。结果：对12,306个基因的DGEA显示，与HCs相比，thrPAPS中有34个基因失调；其中33个基因上调至少2倍，根据interferome数据库确定，14/33为I型和II型干扰素调节基因（IRGs）。将机器学习应用于失调基因，区分thrPAPS与HCs的准确率为79%，当仅分析最具信息量的IRGs时，准确率提高至82%。thrPAPS亚组与HCs的比较显示，在静脉血栓形成（21/23，91%）、三抗磷脂抗体（aPL）阳性（30/50，60%）和复发性血栓形成（19/42，45%）亚组的上调基因中，IRGs的存在增加。
对三阳性aPL患者上调基因的富集分析揭示了与“I型干扰素信号通路”和“先天免疫应答”相关的条目。thrPAPS亚组间的DGEA显示，静脉血栓形成与动脉血栓形成患者（n = 11，9个IRGs）、三阳性aPL与非三阳性aPL患者（n = 10，9个IRGs）以及复发性与非复发性血栓形成患者（n = 10，3个IRGs）中存在上调基因，包括IRGs。结论：在外周血中，上调的IRGs可能比所有失调基因更能区分thrPAPS与HCs。结合DGEA数据，IRGs在thrPAPS以及三阳性aPL和复发性血栓形成的高危亚组中高表达，具有潜在的治疗意义。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
