GSE168443:尿液细胞基因组生物标志物揭示脓毒症与无菌性炎症的独特代谢组差异
该数据集来自 NCBI GEO,标题为 GSE168443,聚焦尿液细胞基因组生物标志物在脓毒症与无菌性炎症之间的代谢组差异

基本信息
资源简介
GSE168443:尿液细胞基因组生物标志物揭示脓毒症与无菌性炎症的独特代谢组差异
GSE168443 是 NCBI GEO 上的一个基因表达数据集,标题为“Genomic biomarkers from urine cells indicate a unique metabolomic difference between sepsis and sterile inflammation”,即尿液细胞来源的基因组生物标志物提示脓毒症与无菌性炎症之间存在独特的代谢组差异。该数据集归入感染性疾病 / 脓毒症方向,由 Azra、Bihorac 提交,发布时间为 202 年 3 月 8 日。数据集以 SuperSeries 形式组织,由若干子系列构成,当前提供 1 个文件,即 GSE168443_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及芯片表达谱分析、GPL17586 平台与 9606(人类)物种。整体而言,该数据集面向脓毒症与无菌性炎症的鉴别问题,以尿液细胞为样本来源,从基因组生物标志物角度切入代谢组差异研究。
【数据集背景】
脓毒症是由感染引发的全身性炎症反应,临床上与无菌性炎症在早期表现上常有重叠,二者鉴别困难。该数据集的研究切入点正是这一临床难题:通过检测尿液细胞中的基因组生物标志物,寻找能够区分脓毒症与无菌性炎症的表达特征,并据此提示两类状态在代谢组层面的独特差异。源站标题明确将“尿液细胞基因组生物标志物”与“脓毒症和无菌性炎症之间的独特代谢组差异”联系起来,说明该数据集的科学目标在于为二者的分子层面鉴别提供依据。数据集被本站归入感染性疾病 / 脓毒症分类,与其研究主题一致。
【数据内容】
该数据集以 SuperSeries 形式发布,源站描述说明其由下方列出的若干 SubSeries 组成。当前可获取的文件数量为 1 个,文件样例为 GSE168443_series_matrix.txt.gz,属于系列矩阵文件,通常用于汇总各样本的表达谱数据及相关样本信息。主题标签显示其数据类型为 Expression profiling by array(芯片表达谱分析),涉及平台 GPL17586,物种为 9606(人类)。数据集标题所指向的核心内容是尿液细胞中的基因组生物标志物,以及这些标志物所反映的脓毒症与无菌性炎症之间的代谢组差异。除上述信息外,样本数量、分组构成、具体基因或标志物列表等细节,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI GEO(ncbi.nlm.nih.gov),由 Azra、Bihorac 提交,发布时间为 202 年 3 月 8 日。样本材料为尿液细胞,研究围绕脓毒症与无菌性炎症两类状态的比较展开。数据以芯片表达谱形式产生,涉及 GPL17586 平台与人类物种。关于样本采集地点、采集时间跨度、伦理审批信息、受试者纳入排除标准等具体采集细节,源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于以下方向:脓毒症与无菌性炎症的分子鉴别研究;尿液细胞作为无创或微创样本来源的生物标志物探索;基因组表达特征与代谢组差异之间的关联分析;以及感染性疾病相关表达谱数据的二次挖掘与验证。由于数据以系列矩阵形式提供,也适合用于表达谱数据的整合分析、特征基因筛选和分类模型构建等通用分析场景。需要说明的是,上述适用方向基于数据集标题与主题标签所指示的研究主题,具体分析可行性仍需结合数据实际内容判断。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE168443_series_matrix.txt.gz,该文件为 GZIP 压缩包格式,解压后按系列矩阵文本格式读取。建议先在小样本上核对字段结构与编码方式,确认样本信息、表达值等字段的排列与含义无误后,再批量接入完整数据。由于该数据集为 SuperSeries,实际分析时还需注意其由若干 SubSeries 组成这一结构特点,按需追溯各子系列的具体内容。关于平台注释文件的获取与使用、数据标准化处理步骤等,源站未提供进一步说明。
【质量与限制】
该数据集当前仅提供 1 个文件,即系列矩阵文件,未提供原始数据文件或其他辅助文件,可能限制对原始信号水平的复核与重新预处理。数据集为 SuperSeries,其完整内容依赖各 SubSeries,单独使用系列矩阵可能不足以覆盖全部子系列信息。样本量、分组平衡性、批次效应、数据标准化程度等质量相关信息,源站未提供。此外,标题所涉及的代谢组差异结论属于原研究的研究发现,使用者在二次分析中应独立验证,不宜直接将其视为该数据集的固有属性。
【引用与许可】
该数据集来自 NCBI GEO,提交者为 Azra、Bihorac,发布时间为 202 年 3 月 8 日。使用时应按照 GEO 的通用要求引用数据集登录号 GSE168443 及对应来源。关于该数据集的具体许可条款、使用限制与正式引用文献信息,源站未提供。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE168443
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。
- OpenDataLab:
数据说明
This SuperSeries is composed of the SubSeries listed below.
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




