儿童过敏性哮喘皮肤胶带剥离转录组评估：表皮屏障功能障碍与哮喘相关生物标志物异常
该数据集来自 NCBI GEO（GSE245608），对 18 名儿童（中度过敏性哮喘 11 例、重度过敏性哮喘 9 例）及 12 名健康儿童的皮肤胶带剥离样本进行 bulk RNA-seq，用于比较转录组差异
基本信息
资源简介
儿童过敏性哮喘皮肤胶带剥离转录组评估：表皮屏障功能障碍与哮喘相关生物标志物异常
Transcriptomic evaluation of skin tape-strips in children with allergic asthma uncovers epidermal barrier dysfunction and asthma-associated biomarkers abnormalities
该数据集来自 NCBI GEO（GSE245608），对 18 名儿童（中度过敏性哮喘 11 例、重度过敏性哮喘 9 例）及 12 名健康儿童的皮肤胶带剥离样本进行 bulk RNA-seq，用于比较转录组差异。差异表达定义为 |fold change|≥2 且 FDR<0.05。分析发现中度和重度哮喘共享 GPCR、线粒体及 Wnt 信号相关基因下调，终末分化（FLG）、细胞黏附（CDH19、JAM2）和脂质代谢（ACOT2、LOXL2）标志物显著下调，且部分标志物与哮喘严重度指标相关。数据可用于哮喘表皮屏障功能障碍机制研究和生物标志物筛选（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Oct 17 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：从 18 名儿童患者的皮肤获取胶带剥离样本，包括中度过敏性哮喘（MAA）（n=11）、重度过敏性哮喘（SAA）（n=9），以及健康儿童（n=12），并用 bulk RNA 测序（RNA-seq）进行分析。差异表达定义为 |fold change|≥2 且错误发现率<0.05。MAA 和 SAA 共享 G 蛋白偶联受体（GPCR）、线粒体和 Wnt 信号相关基因的下调。终末分化（FLG/丝聚蛋白）、细胞黏附（CDH19、JAM2）、脂质生物合成/代谢（ACOT2、LOXL2）标志物在 MAA 和 SAA 中显著下调（FDR<0.05）。其中许多标志物还与哮喘严重度指标相关（例如每年急性发作率、第 1 秒用力呼气容积 [FEV1] [% predicted]、脉冲振荡 [IOS] R5-20 Hz、呼出气一氧化氮分数 [FeNO]）。
【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：GPL24014、9606。本站分类：呼吸系统疾病/哮喘。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE245608
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 25 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
从18例中度过敏性哮喘（MAA）（n=11）、重度过敏性哮喘（SAA）（n=9）患儿及健康儿童（n=12）的皮肤获取胶带条样本，并采用bulk RNA测序（RNA-seq）进行分析。差异表达定义为|倍数变化|≥2且错误发现率<0.05。MAA和SAA共同表现为G蛋白偶联受体（GPCR）、线粒体及Wnt信号相关基因的下调。终末分化（FLG/丝聚蛋白）、细胞黏附（CDH19、JAM2）、脂质生物合成/代谢（ACOT2、LOXL2）标志物在MAA和SAA中显著下调（FDR<0.05）。其中许多标志物还与哮喘严重程度指标相关（例如每年急性发作率、第1秒用力呼气容积[FEV1][%预计值]、脉冲振荡法[IOS]R5-20 Hz、呼出气一氧化氮分数[FeNO]）。
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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