GSE346025:两个系统性硬化症家系中蛋白激酶D2(PRKD2)的激活型罕见变异

该数据集来自 NCBI GEO(GSE346025),围绕两个系统性硬化症家系中蛋白激酶 D2(PRKD2)的激活型罕见变异展开

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GSE346025: Activating rare variants in Protein kinase D2 (PRKD2) in two families with Systemic sclerosis

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE346025:两个系统性硬化症家系中蛋白激酶D2(PRKD2)的激活型罕见变异

Activating rare variants in Protein kinase D2 (PRKD2) in two families with Systemic sclerosis

该数据集来自 NCBI GEO(GSE346025),围绕两个系统性硬化症家系中蛋白激酶 D2(PRKD2)的激活型罕见变异展开。研究对六个家系(每个家系有两名一级亲属患病)进行全外显子测序,筛选家系内患者共享、人群罕见且预测影响蛋白功能的变异,并在杂合敲入的 Jurkat(同源人 CD4)T 细胞中测试候选基因 PRKD2 变异的功能效应。数据包含 1 个文件(GSE346025_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱分析,可用于研究 PRKD2 变异与系统性硬化症易感机制的关系(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:系统性硬化症(SSc)是一种罕见的异质性自身免疫病,以血管病变、免疫失调和纤维化为特征。虽然通常为散发性,但 SSc 在少数情况下可表现为家族聚集。基于家系的遗传学研究为识别和功能验证可能具有疾病易感效应的罕见高影响变异提供了机会,这些变异可能指向核心疾病机制和通路。方法:我们对六个家系进行了全外显子测序(WES),每个家系有两名一级亲属患 SSc。变异经过筛选,保留满足以下条件的变异:(i)在家系内两名患者中共享,(ii)在一般人群中罕见,(iii)经计算机预测影响蛋白功能。候选基因 PRKD2 中的变异在杂合敲入(KI)Jurkat(同源人 CD4)T 细胞中测试了其效应

【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:GPL34284、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=GSE346025

【使用注意】

· 源站最后修改于 Sep 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

背景:系统性硬化症(SSc)是一种罕见的异质性自身免疫性疾病,以血管病变、免疫失调和纤维化为特征。虽然通常为散发性,但在罕见情况下SSc可呈现家族聚集性。基于家族的遗传学研究为识别和功能验证可能具有疾病易感效应的罕见高影响变异提供了机会。这些变异可能指向核心疾病机制和通路。方法:我们对六个家族进行了全外显子组测序(WES),每个家族中有两名一级亲属患有SSc。对变异进行过滤,保留满足以下条件的变异:(i)在家族内两名患病个体中共有;(ii)在一般人群中罕见;(iii)经计算机预测影响蛋白质功能。候选基因PRKD2中的变异通过CRISPR/Cas9-HDR生成的杂合敲入(KI)Jurkat(同基因人CD4)T细胞进行效应检测。野生型、乱序引导RNA(scRNA)靶向和PRKD2敲除(KO)细胞用作对照。

我们评估了PRKD2的(基础及T细胞受体刺激下的)自磷酸化、T细胞信号通路的激活以及T细胞活化标志物的细胞表面表达。为更全面地了解这些变异对T细胞的影响,我们进行了RNASeq,并与scRNA及KO对照进行比较。最后,我们对一个涵盖279例散发性SSc患者的泛比利时系列进行了WES,以评估PRKD2在SSc中相较于gnomAD人群对照的(变异水平及基因水平)罕见变异富集情况。结果:WES在六个SSc家系中共鉴定出253个具有罕见、疾病共分离、预测致病性变异的基因。其中,我们优先选择了PRKD2进行功能检测,该基因是仅在两个家系中分别鉴定出的三个基因之一。PRKD2编码细胞内丝氨酸/苏氨酸激酶蛋白激酶D2,尤其被描述为T细胞受体(TCR)信号放大器。在家族性中鉴定出的两个罕见错义变异均

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)
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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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