GSE301357:T2细胞因子生物标志物高与低的重症哮喘气道转录组
数据可用于比较不同 T2 炎症状态下气道转录组的差异表达,探索 T2 生物学被抑制时残余疾病表达的分子通路,并支持基于表达谱的样本分类或生物标志物相关分析(来源 NCBI)

基本信息
资源简介
GSE301357:T2细胞因子生物标志物高与低的重症哮喘气道转录组
The airway transcriptome in type2 cytokine biomarker-high and -low severe asthma
该数据集来自 NCBI GEO(GSE301357),包含重症哮喘患者气道样本的 bulk RNAseq 表达谱,按 T2 细胞因子生物标志物水平分为 T2-high(n=18)、T2-intermediate(n=23)、T2-low(n=11)及健康对照(n=20)。数据可用于比较不同 T2 炎症状态下气道转录组的差异表达,探索 T2 生物学被抑制时残余疾病表达的分子通路,并支持基于表达谱的样本分类或生物标志物相关分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Type-2(T2)细胞因子驱动的重症哮喘嗜酸性加重对靶向生物治疗有应答,但当 T2 细胞因子生物学被抑制时,残余疾病表达的机制仍知之甚少。病理学研究表明,持续存在的肥大细胞活化和持续的气道重塑是导致症状、肺功能下降和非 T2 疾病的重要因素。在缺乏 T2 生物学的情况下,驱动这些哮喘特征的分子机制尚不明确。为探索 T2 生物标志物高和低的重症哮喘中失调的分子通路,将 T2 生物标志物高的重症哮喘(T2-high,n=18)与生物标志物中等(T2-intermediate,n=23)和生物标志物低(T2-low,n=11)的重症哮喘以及健康对照(n=20)进行比较。支气管镜样本通过 bulk RNAseq 进行分析。治疗优化的哮喘,独立于
【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:GPL20301、9606。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE301357
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- OpenDataLab:
数据说明
2型(T2)细胞因子驱动的重症哮喘嗜酸性加重对靶向生物治疗有反应,但当T2细胞因子生物学受到抑制时,残余疾病表达的机制尚不清楚。病理学研究表明,持续的肥大细胞活化和持续的气道重塑是导致症状、肺功能下降和非T2疾病的重要因素。在缺乏T2生物学的情况下,驱动这些哮喘特征的分子机制尚不明确。旨在探索T2生物标志物高和低的重症哮喘中失调的分子通路。将T2生物标志物高的重症哮喘(T2-high,n=18)与生物标志物中等(T2-intermediate,n=23)和生物标志物低(T2-low,n=11)的重症哮喘以及健康对照(n=20)进行比较。支气管镜样本通过bulk RNAseq进行分析。治疗优化后的哮喘,独立于治疗性皮质类固醇的混杂影响,其特征为黏蛋白MUC5AC、MUC2、溶菌酶、CEACAM5、SYNCRIP、典型T2基因POSTN和IL33、转录因子FOS的上调;以及调节TGF-β活化和气道重塑的ITGB8的上调。
在比较不同表型时,类固醇抵抗性T2高型重度哮喘的特征是预期T2高表达基因、上皮屏障基因和角蛋白的上调。T2低型哮喘则更多以Th1和Th17相关基因为特征,包括IDO1、CXCL10、GBP1、T细胞检查点受体LAG3、神经免疫基因SGC2和CALCA,以及肥大细胞的富集。类固醇反应性T2中间型哮喘的显著特征在于抗菌肽BPFIA1的表达、病毒激活特征、肥大细胞和NK细胞的富集,以及与病原体防御相关的独特转录因子NFKB1、TBX21、IRF1、IRF2、BATF和STAT2。我们已鉴定出三种主要哮喘表型,不受治疗性皮质类固醇混杂因素的影响,并识别出以下独特基因集和通路:
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




