哮喘中与2型嗜酸性炎症相关的支气管上皮基因鉴定

该数据集来自 NCBI GEO(GSE264325),聚焦哮喘患者气道炎症,特别是以嗜酸粒细胞增多和 FeNO 水平为特征的 2 型炎症

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基因组回归GPL167919606
GSE264325: Identification of Bronchial Epithelial Genes Associated with Type-2 Eosinophilic Inflammation in Asthma

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

哮喘中与2型嗜酸性炎症相关的支气管上皮基因鉴定

Identification of Bronchial Epithelial Genes Associated with Type-2 Eosinophilic Inflammation in Asthma

该数据集来自 NCBI GEO(GSE264325),聚焦哮喘患者气道炎症,特别是以嗜酸粒细胞增多和 FeNO 水平为特征的 2 型炎症。研究采用分段过敏原支气管激发试验,在激发前和激发后 48 小时采集支气管肺泡灌洗液细胞和上皮刷检样本进行 RNA 测序,以识别表达水平与 BAL 嗜酸粒细胞增多及 FeNO 生成相关的基因。数据可用于探索哮喘气道炎症的分子通路及候选生物标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):气道炎症在哮喘发病机制和病理生理中起关键作用。然而,导致气道炎症的分子通路尚未完全明确,尤其是以嗜酸粒细胞增多和 FeNO 水平为特征的 2 型(T2)炎症。在此,我们试图识别上皮刷检样本中表达水平与支气管肺泡灌洗液(BAL)嗜酸粒细胞增多及 FeNO 生成均相关的基因。我们对哮喘受试者采用分段过敏原支气管激发(SBP-Ag)程序,并在 SBP-Ag 前和 48 小时后对 BAL 细胞和刷检样本进行 RNA 测序(RNA-seq)分析。过敏原支气管激发增加了 FeNO 水平,该水平与嗜酸粒细胞增多相关,但与中性粒细胞增多无关。在刷检样本中鉴定出 13 个基因,其表达响应 SBP-Ag 发生变化,并与激发后气道嗜酸粒细胞增多和 FeNO 水平均相关。

【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=GSE264325

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 07 202,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

气道炎症在哮喘的发病机制和病理生理学中具有关键作用。然而,导致气道炎症的分子通路尚未完全明确,尤其是以嗜酸性粒细胞增多和FeNO水平升高为特征的2型(T2)炎症。本研究旨在识别上皮刷检样本中表达水平与支气管肺泡灌洗液(BAL)嗜酸性粒细胞增多及FeNO生成均相关的基因。我们对哮喘受试者采用分段过敏原支气管激发(SBP-Ag)程序,并对SBP-Ag前及后48小时的BAL细胞和刷检样本进行RNA测序(RNA-seq)分析。过敏原支气管激发使FeNO水平升高,且该升高与嗜酸性粒细胞增多相关,而与中性粒细胞增多无关。我们在刷检样本中识别出13个基因,其表达在SBP-Ag后发生变化,并与SBP-Ag后气道嗜酸性粒细胞增多及FeNO水平均相关。在这13个基因中,上皮细胞产物CDH26是参与放大T2炎症的候选基因——这一点由嗜酸性粒细胞增多和FeNO所反映,并得到BAL液中促T2及促嗜酸性粒细胞细胞因子介质的因果中介分析的支持。

在与嗜酸性粒细胞减少和FeNO降低相关的基因中,HEY2已知能增强细胞增殖、迁移、侵袭和EMT,并减少细胞凋亡。这项在过敏性哮喘受试者中进行的无偏RNA-seq分析揭示了几个可能对哮喘中T2炎症的发生或加剧至关重要的上皮细胞基因,尤其是CDH26。

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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