德国小蠊皮下免疫治疗:对城市哮喘儿童鼻反应和过敏原特异性免疫的影响
该数据集来自 NCBI GEO(GSE250580),包含一项针对城市哮喘儿童、对德国小蠊过敏原致敏且鼻激发试验有反应者的为期一年随机双盲安慰剂对照皮下免疫治疗(SCIT)试验

基本信息
资源简介
德国小蠊皮下免疫治疗:对城市哮喘儿童鼻反应和过敏原特异性免疫的影响
German cockroach subcutaneous immunotherapy: Impact on nasal responses and allergen-specific immunity among urban children with asthma
该数据集来自 NCBI GEO(GSE250580),包含一项针对城市哮喘儿童、对德国小蠊过敏原致敏且鼻激发试验有反应者的为期一年随机双盲安慰剂对照皮下免疫治疗(SCIT)试验。数据覆盖鼻过敏原激发(NAC)期间鼻部转录组反应、皮肤点刺试验风团大小、血清过敏原特异性抗体产生及 T 细胞对蟑螂过敏原的反应等指标,主要终点为 12 个月 SCIT 后 NAC 期间平均总鼻症状评分(TNSS)的变化。数据可用于研究蟑螂过敏原免疫治疗对鼻部转录组和免疫应答的影响(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 19 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:蟑螂过敏导致城市哮喘儿童发病。很少有试验研究在这些高危儿童中使用蟑螂过敏原进行皮下免疫治疗(SCIT)的效果。目的:确定对蟑螂过敏原的鼻过敏原激发(NAC)反应在一年 SCIT 后是否会改善。方法:对蟑螂致敏(皮肤点刺试验[SPT]和血清特异性 IgE)且 NAC 有反应的城市哮喘儿童,参与了一项为期一年的随机双盲安慰剂对照 SCIT 试验,使用德国小蠊提取物。主要终点是 12 个月 SCIT 后 NAC 期间平均总鼻症状评分(TNSS)的变化。评估了 NAC 期间鼻转录组反应的变化、SPT 风团大小、血清过敏原特异性抗体产生以及对蟑螂过敏原的 T 细胞反应。结果:平均 NAC TNSS 的变化 d
【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:GPL16791、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=GSE250580
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 18 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:蟑螂过敏是城市哮喘儿童发病的重要原因。针对这些高危儿童,探讨蟑螂过敏原皮下免疫治疗(SCIT)效果的试验较少。目的:确定经过一年SCIT后,对蟑螂过敏原的鼻过敏原激发(NAC)反应是否会改善。方法:对蟑螂致敏(皮肤点刺试验[SPT]和血清特异性IgE阳性)且NAC反应阳性的城市哮喘儿童,开展为期一年的随机双盲安慰剂对照SCIT试验,使用德国蟑螂提取物。主要终点为SCIT 12个月后NAC期间平均总鼻症状评分(TNSS)的变化。评估NAC期间鼻转录组反应的变化、SPT风团大小、血清过敏原特异性抗体产生以及对蟑螂过敏原的T细胞反应。结果:SCIT组(n=28)与安慰剂组(n=29)参与者之间,平均NAC TNSS变化无差异(p=0.63)。鼻转录组反应与TNSS相关,但未观察到治疗效应。
两组蟑螂sIgE下降程度相似,而SCIT组参与者蟑螂SPT风团缩小幅度更大(p=0.04)。接受SCIT的受试者中观察到蟑螂sIgG4升高200倍(p<0.001),安慰剂组则无变化。蟑螂过敏原刺激后T细胞白介素-4反应在SCIT组较安慰剂组下降幅度更大(p=0.002),而白介素-10或干扰素-γ未见影响。结论:尽管SCIT对过敏原特异性皮肤试验产生全身性影响、诱导血清sIgG4生成并下调过敏原刺激的T细胞反应,但为期一年的SCIT未能改变NAC TNSS及鼻腔转录组对蟑螂过敏原激发试验的反应。
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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