冷吡啉相关周期性综合征患者的微阵列基因表达谱定义了疾病相关特征及IL-1响应转录本

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-43553

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

分析基因表达模式并确定冷吡啉相关周期性综合征（CAPS）重症端患者特定的基因表达特征。通过比较16名CAPS患者在接受阿那白滞素治疗前后的基因表达模式，研究了白介素1抑制的分子后果。许多差异表达基因包括与先天性和适应性免疫反应调节、氧化应激、细胞死亡、细胞黏附和运动相关的转录本。一套基于基因表达的模型，包含CAPS特异性基因表达特征，正确分类了来自独立数据集的全部17个样本。该分类器还正确识别了16个阿那白滞素治疗后CAPS样本中的15个，尽管这些CAPS患者处于临床缓解状态。我们鉴定出一个能清晰区分CAPS患者与对照组的基因表达特征。许多差异表达基因与其它系统性炎症性疾病如全身型幼年特发性关节炎共有。CAPS特异性基因表达分类器还提示，低剂量阿那白滞素下炎症抑制不完全。

我们收集了23名活动期CAPS患者和14名健康儿童的外周血单个核细胞。通过严格筛选标准（p值≤错误发现率1%）的转录本被认为是差异表达基因（DEG）。一组DEG通过定量逆转录PCR和来自CAPS患者及健康对照的原代细胞功能研究进行了验证。我们利用17份CAPS患者样本和43份非CAPS患者样本来构建一组基因表达模型，该模型能够区分CAPS患者与对照组以及其他自身炎症性疾病患者。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。