印度队列人类脓毒症血液转录组

该数据集为印度队列人类脓毒症血液转录组数据,来源于NCBI GEO,属于感染性疾病/脓毒症分类。该数据可用于脓毒症相关基因表达分析,支持疾病分类或生物标志物探索等研究(来源 NCBI)

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE137342: Blood transcriptome of human sepsis in an Indian cohort

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

印度队列人类脓毒症血液转录组

GSE137342 是一项聚焦人类脓毒症血液转录组的研究数据集,源站标题为“Blood transcriptome of human sepsis in an Indian cohort”,即印度队列人类脓毒症血液转录组。该数据集来源于 NCBI GEO(ncbi.nlm.nih.gov),在本站归入感染性疾病/脓毒症分类。数据集以基因表达谱芯片数据形式组织,主题标签涉及 Expression profiling by array、GPL10558 平台与 9606(人类)物种信息。数据集包含 1 个文件,样例文件为 GSE137342_series_matrix.txt.gz。整体而言,该数据集提供了印度队列背景下脓毒症患者血液样本的转录组表达信息,可用于脓毒症相关基因表达分析,并支持疾病分类或生物标志物探索等研究方向。

【数据集背景】

脓毒症是感染引发的全身性反应综合征,其分子机制复杂,涉及免疫、炎症等多个通路的异常调控。血液转录组能够反映循环免疫细胞在外周血中的基因表达状态,是研究脓毒症宿主反应的重要窗口。GSE137342 以印度队列为研究对象,补充了该人群背景下脓毒症血液转录组数据。源站描述指出,该 SuperSeries 由下方列出的 SubSeries 组成,说明其数据组织上具有系列汇总结构。该数据集由 SAMANWOY、MUKHOPADHYAY 提交,发布时间为 Sep 12 201。

【数据内容】

数据集的文件数量为 1,文件样例为 GSE137342_series_matrix.txt.gz,属于 GZIP 压缩格式的系列矩阵文件。主题标签显示其数据类型为 Expression profiling by array,涉及平台 GPL10558,物种为 9606(人类)。系列矩阵文件通常承载样本层面的表达谱汇总信息,便于研究者直接读取样本与基因表达对应关系。源站未提供更详细的样本数量、分组设计、基因数量或具体临床变量说明。

【采集与来源】

数据来源于 NCBI GEO(ncbi.nlm.nih.gov),源站标题明确其研究对象为印度队列人类脓毒症血液转录组。作者信息为 SAMANWOY、MUKHOPADHYAY,发布时间为 Sep 12 201。源站描述仅说明该 SuperSeries 由所列 SubSeries 组成,未提供采血时间点、受试者纳入标准、临床结局等采集细节,这些内容源站未提供。

【适用场景】

该数据集可用于脓毒症相关基因表达分析,支持疾病分类或生物标志物探索等研究。由于其为血液转录组表达谱数据,适合开展差异表达分析、样本间表达模式比较以及候选基因筛选等探索性工作。研究者也可将其作为印度队列背景下的参考数据,与其他脓毒症转录组研究进行对照或整合分析。具体分析设计需结合数据实际样本结构与分组信息确定,源站未提供相关设计细节。

【使用方法】

使用时可下载数据文件 GSE137342_series_matrix.txt.gz,按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码,确认无误后再批量接入,以避免因字段解析或编码差异导致的分析偏差。读取后应结合平台注释信息理解探针与基因的对应关系,并根据样本分组开展后续分析。源站未提供具体的分析流程或代码示例。

【质量与限制】

该数据集文件数量为 1,以系列矩阵形式提供,源站未提供样本量、临床元数据、质控指标或批次信息等细节,使用前需自行核对数据完整性与字段含义。由于源站描述仅说明 SuperSeries 由 SubSeries 组成,未展开各子系列的具体内容,研究者在使用时应注意数据层级关系。此外,该数据集基于印度队列,结论外推至其他人群时需谨慎。源站未提供更详细的质量评估信息。

【引用与许可】

该数据集作者为 SAMANWOY、MUKHOPADHYAY,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov,发布时间为 Sep 12 201。源站未提供具体的许可条款或引用格式要求,使用时应遵循 NCBI GEO 的通用数据使用规范,并在发表成果时引用该数据集及其来源。

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使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE137342

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

This SuperSeries is composed of the SubSeries listed below.

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