基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-11-08

资源简介

PRJNA757018：烧伤早期转录组响应——严重烧伤与免疫通路关闭相关

PRJNA757018 数据集聚焦于烧伤损伤后的早期转录组响应，其英文全称为“Early Transcriptomic Response to Burn injury: Severe Burns are Associated with Immune Pathway Shutdown”。该数据集来源于 ebi.ac.uk，在本站归类于免疫系统疾病 / 其他类别。烧伤损伤会诱发全身性高炎症反应，并带来有害的副作用；已有研究描述了严重烧伤引起的生化变化，但转录组响应尚未得到充分表征。该工作旨在表征烧伤损伤后的血液转录组，通过基因表达微阵列测量烧伤患者入院及多个预定时间点的血液转录水平，并依据烧伤严重程度识别差异调控基因与统计富集的通路，为理解烧伤后免疫通路变化提供转录组层面的数据基础。

【数据集背景】

烧伤损伤会诱发全身性高炎症反应，并带来有害的副作用。已有研究描述了严重烧伤引起的生化变化，但转录组响应尚未得到充分表征。该数据集所对应工作的目标，正是表征烧伤损伤后的血液转录组。研究关注烧伤患者血液转录组在损伤后的早期变化，并进一步按烧伤严重程度分析差异调控基因及统计富集的通路，以揭示严重烧伤与免疫通路关闭之间的关联。这一背景决定了该数据集在免疫系统疾病相关研究中的定位，即从血液转录组角度刻画烧伤后的系统性反应。

【数据内容】

该数据集的核心内容是烧伤患者血液样本的基因表达微阵列转录水平测量结果。研究在患者入院时以及预定的时间点（第2、4、8、12、24小时）采集血液，分离 RNA 后测量转录本水平。分析中，以错误发现率（FDR）≤0.1 为标准识别受烧伤严重程度差异调控的基因，并将患者按总烧伤面积（TBSA）高于或低于 20% 进行分组，进而识别统计富集的通路。数据集共分析 68 名患者，多数为男性，中位年龄为 41 岁（四分位距 30.5–58.5 岁）。源站描述在 TBSA 处中断，未提供完整的 TBSA 统计信息。

【采集与来源】

数据来源于 ebi.ac.uk。研究在 2012 年至 2017 年间前瞻性纳入就诊于区域中心的烧伤患者，并在入院时及第2、4、8、12、24小时等预定时间点采集血液样本。随后分离 RNA，并使用基因表达微阵列测量转录本水平。该数据集即为上述血液转录组测量与相关分析结果的汇集。

【适用场景】

该数据集适用于烧伤后早期血液转录组响应研究，尤其是关注全身性高炎症反应及免疫通路变化的研究场景。由于分析按 TBSA 高于或低于 20% 分组并识别差异调控基因与富集通路，该数据可用于探讨烧伤严重程度与转录组差异之间的关系，也可用于免疫系统疾病相关研究中关于严重烧伤后免疫通路关闭这一主题的参考分析。其时间序列采样设计（入院及第2、4、8、12、24小时）适合考察烧伤后早期时间进程中的转录组变化。

【使用方法】

使用该数据集时，可依据源站描述中的分析框架，以 FDR≤0.1 为差异调控基因的判定标准，并按 TBSA 高于或低于 20% 对患者分组，进而开展差异表达分析与通路富集分析。血液样本的多个预定时间点可用于时间进程比较。关于数据文件的具体格式、访问方式与下载途径，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集共分析 68 名患者，样本以男性为主，中位年龄 41 岁（四分位距 30.5–58.5 岁）。源站描述在 TBSA 处中断，未给出完整的 TBSA 分布信息，也未提供其他质量指标、批次信息或验证结果。因此，关于数据质量的进一步评估以及更完整的样本特征，源站未提供。使用时应留意源站描述信息不完整这一限制。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA757018

访问原始数据

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付，我们提供全链路闭环服务，让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持？联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求？千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

去商城查看获取定制方案

使用方式

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA757018

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。

数据说明

烧伤会诱发全身性过度炎症反应，并带来不良副作用。已有研究描述了严重烧伤引起的生化改变，但转录组反应尚未得到充分表征。本研究旨在表征烧伤后的血液转录组。2012—2017年间就诊于某区域中心的烧伤患者被前瞻性纳入研究。于入院时及预定时间点（第2、4、8、12、24小时）采集血液。分离RNA，并采用基因表达微阵列检测转录本水平。为识别按烧伤严重程度划分的差异调控基因（FDR≤0.1），将患者按体表烧伤总面积（TBSA）高于或低于20%进行分组，并识别统计学富集的通路。共分析68例患者，大多数为男性，中位年龄41岁（IQR，30.5—58.5），TBSA为20%（11—34%）。35例患者TBSA损伤≥20%，该组死亡率更高（26% vs. 3%，p=0.008）。

对TBSA≥20%患者基因的比较分析显示，在0、2、4、8、12和24小时分别有1505、613、380、63、1357和954个差异表达基因。通路分析显示，≥20% TBSA组最初出现多条免疫/炎症通路上调，随后发生关闭。严重烧伤与早期促炎免疫反应相关，随后这些通路关闭。通过差异基因调控及按损伤严重程度相关的免疫通路来考察对烧伤的免疫炎症反应，可能为未来干预确定机制性靶点。总体设计：2012-2017年间就诊于区域中心的烧伤患者被前瞻性纳入。于入院时及预定时间点（2、4、8、12、24小时）采集血液。分离RNA，并用基因表达微阵列测量转录本水平。患者按总体表面积分组

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