GSE56495:差异基因表达谱与激素抵抗性cGVHD的硼替佐米反应性相关

该数据集来自NCBI GEO,包含19例激素难治性慢性移植物抗宿主病(cGVHD)患者接受每周硼替佐米治疗后的基因表达谱数据,使用GPL10558平台进行表达谱分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE56495: Differential gene expression profile correlates with bortezomib responsiveness in steroid-resistant cGVHD

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE56495:差异基因表达谱与激素抵抗性cGVHD的硼替佐米反应性相关

Differential gene expression profile correlates with bortezomib responsiveness in steroid-resistant cGVHD

该数据集来自NCBI GEO,包含19例激素难治性慢性移植物抗宿主病(cGVHD)患者接受每周硼替佐米治疗后的基因表达谱数据,使用GPL10558平台进行表达谱分析。数据可用于探索差异基因表达与硼替佐米反应性(完全缓解或良好部分缓解)之间的关联,并分析高反应者与无cGVHD的造血干细胞移植受者相似的免疫反应特征,为cGVHD治疗反应的分子机制研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 03 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):十九名激素难治性cGVHD(慢性移植物抗宿主病)患者接受了为期2至12个月的每周硼替佐米治疗(1.6 mg/m2 每周一次×4,随后休息一周)。治疗耐受良好,无>3级不良事件。六名患者达到CR或良好PR(gPR)。平均Rodnan评分从22.6 ± 12.8降至5.9 ± 6.2(p 2 treatments,包括一名患者化脓性病变明显愈合,另一名患者慢性腹泻显著减少。因此,每周硼替佐米是安全的,并在一些长期难治性疾病患者中产生了早期改善。CR或gPR与较年轻年龄和严重程度评分>2的受累器官数量较少相关。基于基因表达阵列和通路分析,高反应者显示出与无cGVHD的造血干细胞移植患者相似的免疫反应特征。

【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:Expression profiling by array、GPL10558、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=GSE56495

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 16 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

19例激素难治性cGVHD(慢性移植物抗宿主病)患者接受了每周一次硼替佐米治疗,疗程2至12个月(1.6 mg/m²,每周一次,连续4周后休息1周)。治疗耐受良好,未出现>3级的不良事件。6例患者达到完全缓解(CR)或良好部分缓解(gPR)。在完成>2次治疗的8例硬化症患者中,平均Rodnan评分从22.6 ± 12.8降至5.9 ± 6.2(p<0.005),其中1例化脓性病变明显愈合,另1例慢性腹泻显著减轻。因此,每周一次硼替佐米治疗安全,并在部分长期难治性疾病患者中产生了早期改善。CR或gPR与较年轻年龄及严重度评分>2的受累器官数量较少相关。基于基因表达芯片和通路分析,高缓解者的免疫反应特征与未发生cGVHD的造血干细胞移植患者相似。相比之下,低缓解者在细胞介导免疫反应和促炎通路中均显示出明显改变的基因表达。

我们的初步发现表明,cGVHD患者对硼替佐米的反应性可能通过不同的免疫病理表现来预测。该试验已在www.clinicaltrials.gov注册,注册号为NCT01158105。

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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