GSE123729:AKIRIN1 是 SIRS 与脓毒性休克患者自然杀伤细胞和粒细胞中的合适参考基因 [粒细胞]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 AKIRIN1 是 SIRS 与脓毒性休克患者自然杀伤细胞和粒细胞中的合适参考基因(粒细胞部分),属于感染性疾病/脓毒症主题的表达谱芯片数据,平台为 GPL21970,物种为人类(9606),共 1 个文件(GSE123729_series_matrix.tx
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基本信息
资源简介
GSE123729:AKIRIN1 是 SIRS 与脓毒性休克患者自然杀伤细胞和粒细胞中的合适参考基因 [粒细胞]
AKIRIN1 is a suitable reference gene in natural killer cells and granulocytes from patients with SIRS and septic shock [granulocytes]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 AKIRIN1 是 SIRS 与脓毒性休克患者自然杀伤细胞和粒细胞中的合适参考基因(粒细胞部分),属于感染性疾病/脓毒症主题的表达谱芯片数据,平台为 GPL21970,物种为人类(9606),共 1 个文件(GSE123729_series_matrix.txt.gz)。数据可用于在 SIRS 与脓毒性休克患者的外周血粒细胞中评估基因表达归一化参考基因,并支持差异基因表达分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 12 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):及时可靠地区分非感染性全身炎症反应综合征(SIRS,常见于危重患者)与脓毒症,以支持适当的抗菌治疗,可挽救生命,但临床上具有挑战性。因此,亟需快速脓毒症生物标志物。血液转录谱分析可提供对脓毒症病理生理学的见解,但白细胞亚型组成的变异性使谱图解读复杂化,且脓毒症中缺乏可靠的参考基因来归一化基因表达。在此,我们确定 AKIRIN1 作为参考基因,具体而言,在外周 NK 细胞和粒细胞中,用于重症监护室入院时 SIRS 与脓毒性休克患者之间的差异基因表达分析。通过从微阵列数据中进行两步概率选择发现,随后在独立患者中通过分支 DNA 测定进行验证,重
【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、GPL21970、9606。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE123729
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 20 202,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=GSE123729
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
及时可靠地区分非感染性全身炎症反应综合征(SIRS,常见于危重患者)与脓毒症,以支持充分的抗菌治疗,可挽救生命,但在临床上具有挑战性。因此,亟需快速可用的脓毒症生物标志物。血液转录谱分析有助于深入了解脓毒症的病理生理学,但白细胞亚型组成的变异性使表达谱解读复杂化,且缺乏可靠的参考基因用于脓毒症中基因表达的归一化。在此,我们鉴定出AKIRIN1可作为参考基因,具体而言,是在外周NK细胞和粒细胞中,用于重症监护室入院时SIRS患者与脓毒性休克患者之间的差异基因表达分析。通过从微阵列数据进行两步概率选择发现,随后在独立患者中通过分支DNA测定进行验证,在NK细胞中发现了若干候选参考基因,即AKIRIN1、PPP6R3、TAX1BP1和ADRBK1。然而,对于NK细胞的体外致敏,GUSB被确认为首选参考基因。
最初,在粒细胞中未能验证任何候选基因,包括通过RT-PCR对已知参考基因进行的额外重新筛选。偶然地,我们发现在SIRS和感染性休克粒细胞中AKIRIN1表达水平相同,并且体外用LPS刺激粒细胞也未引起变化。对四个外部中性粒细胞转录组数据集的检查进一步支持了在人类系统性炎症中AKIRIN1表达不变。外周NK细胞和粒细胞中AKIRIN1表达的恒定性需要在脓毒症和其他感染性和炎症性疾病中进一步验证。作为这些细胞和条件下的参考基因,AKIRIN1可能增进我们对先天免疫的理解,并促成新的生物标志物的发现。
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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