HIV感染者吸烟对支气管基因表达影响的改变

该数据集来自 NCBI GEO(GSE318533),研究 HIV 感染者(PLWH)中吸烟对支气管气道基因表达的影响。研究采集了 12 名吸烟的 PLWH 和 19 名从不吸烟的 PLWH 的气道上皮刷检样本,使用 RNA-seq 进行表达谱分析,并通过线性模型鉴定差异表达基因,利用基因集富集分析

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基因组回归GPL301739606
GSE318533: Alterations to the bronchial gene-expression effects of tobacco smoking in people living with HIV

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

HIV感染者吸烟对支气管基因表达影响的改变

Alterations to the bronchial gene-expression effects of tobacco smoking in people living with HIV

该数据集来自 NCBI GEO(GSE318533),研究 HIV 感染者(PLWH)中吸烟对支气管气道基因表达的影响。研究采集了 12 名吸烟的 PLWH 和 19 名从不吸烟的 PLWH 的气道上皮刷检样本,使用 RNA-seq 进行表达谱分析,并通过线性模型鉴定差异表达基因,利用基因集富集分析验证吸烟相关基因特征,同时与无 HIV 患者队列的基因表达数据整合。数据可用于探索 HIV 感染者吸烟相关气道基因表达改变及其与肺癌风险升高的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 05 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:尽管自抗逆转录病毒治疗引入以来,获得性免疫缺陷综合征相关死亡率已下降,但 HIV 感染者(PLWH)的肺癌发病率仍然很高。了解烟草烟雾对 PLWH 气道基因表达的影响,可能有助于揭示与 HIV 相关的肺癌风险升高。方法:采集了 12 名吸烟的 PLWH 和 19 名从不吸烟的 PLWH 的气道上皮刷检样本,并使用 RNA-seq 进行分析。采用线性模型鉴定吸烟者与从不吸烟者之间以及既往吸烟者与从不吸烟者之间的差异表达基因。使用基因集富集分析在多个数据集中验证吸烟相关基因特征。数据与一组无 HIV 患者的基因表达数据整合,以鉴定差异表达的

【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:GPL30173、9606。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318533

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 14 202,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=GSE318533

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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

背景:尽管自抗逆转录病毒治疗引入以来,获得性免疫缺陷综合征相关死亡率有所下降,但HIV感染者(PLWH)中肺癌的发病率仍然很高。了解烟草烟雾对PLWH气道基因表达的影响,可能有助于揭示与HIV相关的肺癌风险升高机制。方法:收集了12名吸烟的PLWH和19名从未吸烟的PLWH的气道上皮刷检样本,并采用RNA-seq进行 profiling。使用线性模型识别吸烟者与从未吸烟者之间以及既往吸烟者与从未吸烟者之间差异表达的基因。采用基因集富集分析在不同数据集中验证与吸烟相关的基因特征。数据与一组无HIV患者队列的基因表达数据整合,以识别同时受吸烟和HIV状态差异调控的基因。

结果:我们发现,既往与吸烟相关的基因特征在PLWH中与吸烟的关联相似,包括与从未吸烟者相比,既往吸烟者中一部分“不可逆改变”基因的持续差异表达。我们还识别并验证了两个专门在无HIV感染者吸烟者中受到调控的基因特征。结论:吸烟对支气管基因表达的许多影响在PLWH和非HIV个体中是共有的。在PLWH与非HIV个体之间存在差异的那部分基因中,吸烟对基因表达的影响似乎在PLWH中更为减弱。这包括与氧化应激和上皮完整性相关的基因,并提示了可能促成PLWH中更为常见的吸烟相关结局(如肺癌)的潜在机制。

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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