免疫性血小板减少症T细胞中微小RNA调控免疫通路数据集

该数据集来自NCBI GEO,包含免疫性血小板减少症(ITP)患者与对照T细胞的microRNA和mRNA全基因组表达谱,共鉴定出1915个差异基因和22个差异microRNA,其中17个microRNA与靶基因表达变化相关,57个靶基因涉及免疫系统如T细胞活化和免疫球蛋白产生调控

geo
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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL146139606
GSE43178: MicroRNA regulate immunological pathways in T-cells in immune thrombocytopenia (ITP) [miRNA]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

免疫性血小板减少症T细胞中微小RNA调控免疫通路数据集

MicroRNA regulate immunological pathways in T-cells in immune thrombocytopenia (ITP) [miRNA]

该数据集来自NCBI GEO,包含免疫性血小板减少症(ITP)患者与对照T细胞的microRNA和mRNA全基因组表达谱,共鉴定出1915个差异基因和22个差异microRNA,其中17个microRNA与靶基因表达变化相关,57个靶基因涉及免疫系统如T细胞活化和免疫球蛋白产生调控。数据可用于研究microRNA在ITP免疫通路调控中的作用,并支持差异表达分析与分类模型构建(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 28 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):MicroRNA是调控基因表达的小型非编码RNA分子。为研究microRNA在ITP中的作用,我们对ITP患者和对照T细胞中的mRNA和microRNA进行了全基因组表达分析。我们鉴定出ITP患者与对照之间1915个受调控基因和22个受调控microRNA存在差异。22个受调控microRNA中有17个与靶基因表达变化相关;其中57个靶基因与免疫系统相关,例如T细胞活化和免疫球蛋白产生调控。CXCL13和IL-21是两个在ITP中显著增加的microRNA靶基因。我们能证明CXCL13的血浆水平升高,其他人报道了ITP中IL-21血浆水平升高。因此,受调控microRNA与免疫通路中分子的基因和蛋白表达均显著相关。我们su

【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL14613、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=GSE43178

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 02 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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。

数据说明

微小RNA是一类调控基因表达的小型非编码RNA分子。为探究微小RNA在免疫性血小板减少症(ITP)中的作用,我们对ITP患者和对照者T细胞中的mRNA和微小RNA进行了全基因组表达分析。我们鉴定出ITP患者与对照者之间存在1,915个差异调控基因和22个差异调控微小RNA。22个差异调控微小RNA中有17个与靶基因表达变化相关;其中57个靶基因与免疫系统相关,例如T细胞活化和免疫球蛋白产生的调控。CXCL13和IL-21是两个在ITP中显著升高的微小RNA靶基因。我们能够证实ITP患者血浆CXCL13水平升高,且他人已报道ITP患者血浆IL-21水平升高。因此,差异调控的微小RNA与免疫通路中分子的基因和蛋白表达均显著相关。我们认为微小RNA可能是参与ITP免疫耐受丧失的重要调控分子。

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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