非肺气肿型慢性阻塞性肺疾病外周血单个核细胞转录组差异特征数据集 [COPD_PBMC]

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦非肺气肿型慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者外周血单个核细胞(PBMC)的转录组特征,包含 1 个表达谱矩阵文件,基于高通量测序平台 GPL18573 对人类样本进行分析

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医学影像分类GPL185739606
GSE248493: Different Transcriptome Features of Peripheral Blood Mononuclear Cells in Non-Emphysematous Chronic Obstructive Pulmonary Disease [COPD_PBMC]

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

非肺气肿型慢性阻塞性肺疾病外周血单个核细胞转录组差异特征数据集 [COPD_PBMC]

Different Transcriptome Features of Peripheral Blood Mononuclear Cells in Non-Emphysematous Chronic Obstructive Pulmonary Disease [COPD_PBMC]

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦非肺气肿型慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者外周血单个核细胞(PBMC)的转录组特征,包含 1 个表达谱矩阵文件,基于高通量测序平台 GPL18573 对人类样本进行分析。数据可用于比较非肺气肿型与肺气肿型 COPD 的差异表达基因,探索 Th2 炎症、气道重塑、骨髓来源祖细胞功能及哮喘相关成分等分子机制,并支持呼吸系统疾病分子分型与生物标志物挖掘研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基于胸部计算机断层扫描(CT)表现定义的非肺气肿型 COPD,其骨髓(BM)来源的外周血单个核细胞(PBMC)可能呈现不同的转录组特征。在包括气道优势表型在内的固定性阻塞性障碍 COPD 中,上调的差异表达基因(DEG)主要与 Th2 炎症、肺血管重塑抑制以及骨髓来源祖细胞功能相关。气道优势表型与较轻的阻塞性损害相关。肺气肿型 COPD 中上调的 DEG 可能与气道炎症和重塑相关,提示存在哮喘成分。上调的 XCL1、PRKCZ、TMEM102、CD200R1 和 AQP1 水平与 T 淋巴细胞和嗜酸性粒细胞的活化相关。硫酸角质素生物合成和代谢过程的上调是

【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:GPL18573、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=GSE248493

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 19 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

基于胸部计算机断层扫描(CT)表现定义的非肺气肿型COPD,可能呈现源自骨髓(BM)的外周血单个核细胞(PBMC)的不同转录组特征。在固定性阻塞性障碍型COPD(包括气道优势表型)中,上调的差异表达基因(DEGs)主要与Th2炎症、肺血管重塑抑制以及BM来源祖细胞功能相关。气道优势表型与较轻的阻塞性损害相关。肺气肿型COPD中上调的DEGs可能与气道炎症和重塑相关,提示存在哮喘成分。XCL1、PRKCZ、TMEM102、CD200R1和AQP1水平上调与T淋巴细胞和嗜酸性粒细胞的活化相关。硫酸角质素生物合成和代谢过程的上调与远端气道免受破坏相关。ITGA3的上调可增强与细胞外基质蛋白的相互作用。COL6A1可能在肺泡VI型胶原沉积过程中增强促纤维化肥大细胞表型。

HSPG2、PDGFRB和PAK4的上调可能促进气道壁增厚。SERPINF1的上调可能解释了血管床得以更好保存的原因,而SERPINF1和ISM1的上调似乎能防止肺气肿形成。PBMCs中的这些模式可能与无肺气肿型COPD的发病机制有关。

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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