GSE6475:痤疮皮损与正常皮肤及非痤疮患者正常皮肤样本

该数据集来自 NCBI GEO(GSE6475),包含痤疮患者炎症性丘疹皮损与正常皮肤的活检样本,以及无痤疮受试者的正常皮肤样本,共涉及 6 名痤疮患者和 6 名无痤疮受试者

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5719606
GSE6475: Acne lesion vs. normal skin. Also includes non-acne patients' normal skin samples.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE6475:痤疮皮损与正常皮肤及非痤疮患者正常皮肤样本

Acne lesion vs. normal skin. Also includes non-acne patients' normal skin samples.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE6475),包含痤疮患者炎症性丘疹皮损与正常皮肤的活检样本,以及无痤疮受试者的正常皮肤样本,共涉及 6 名痤疮患者和 6 名无痤疮受试者。使用 Affymetrix HG-U133A 2.0 芯片进行基因表达谱分析,比较痤疮患者皮损与非皮损皮肤,以及痤疮患者非皮损皮肤与正常受试者皮肤。数据可用于研究炎症性痤疮相关基因表达变化及通路分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 07 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):痤疮的发病机制与多种因素有关,如皮脂分泌增加、炎症、毛囊角化过度以及毛囊内 Propionibacterium acnes 的作用。为了解参与炎症性痤疮的具体基因,我们对痤疮患者进行了基因表达谱分析。从 6 名痤疮患者的炎症性丘疹和正常皮肤获取皮肤活检样本,同时也从 6 名无痤疮受试者的正常皮肤获取活检样本。使用 Affymetrix HG-U133A 2.0 芯片进行基因芯片表达谱分析,比较痤疮患者皮损与非皮损皮肤,并比较痤疮患者非皮损皮肤与正常受试者皮肤。在痤疮患者中,与皮损皮肤相比,非皮损皮肤中有 211 个基因在皮损皮肤中上调。这些基因中相当一部分参与通路

【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、GPL571、9606。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE6475

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 06 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE6475

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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

痤疮的发病机制与多种因素有关,如皮脂分泌增加、炎症、毛囊角化过度以及毛囊内痤疮丙酸杆菌的作用。为了解炎症性痤疮涉及的具体基因,我们对痤疮患者进行了基因表达谱分析。从6例痤疮患者的炎症性丘疹和正常皮肤获取皮肤活检标本,另从6名无痤疮受试者的正常皮肤获取活检标本。使用Affymetrix HG-U133A 2.0芯片进行基因芯片表达谱分析,比较痤疮患者皮损与非皮损皮肤,并将痤疮患者的非皮损皮肤与正常受试者的皮肤进行比较。在痤疮患者中,皮损皮肤相较于非皮损皮肤有211个基因表达上调。这些基因中相当一部分参与调节炎症和细胞外基质重塑的通路,包括基质金属蛋白酶1和3、IL-8、人β-防御素4和颗粒酶B。这些数据表明基质金属蛋白酶、炎症细胞因子和抗菌肽在痤疮皮损中发挥重要作用。

这些研究首次描述了炎症性痤疮皮损中基因表达的全面变化,对于识别炎症性痤疮的潜在治疗靶点具有重要价值。关键词:痤疮皮损,正常皮肤

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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