GSE320578:白细胞介素-6作为2型与非2型哮喘黏液栓表型无关治疗靶点
源站描述显示,研究基于321例哮喘患者的横断面数据,结合胸部CT评估黏液栓在2型与非2型哮喘中的分布,并分析血清与痰液IL-6水平及抗IL-6/IL-6R干预对黏液相关指标的影响

基本信息
资源简介
GSE320578:白细胞介素-6作为2型与非2型哮喘黏液栓表型无关治疗靶点
Interleukin-6: A Phenotype-Agnostic Therapeutic Target for Mucus Plugs in Type 2 and Non-type 2 Asthma
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE320578_series_matrix.txt.gz),主题为呼吸系统疾病中的哮喘。源站描述显示,研究基于321例哮喘患者的横断面数据,结合胸部CT评估黏液栓在2型与非2型哮喘中的分布,并分析血清与痰液IL-6水平及抗IL-6/IL-6R干预对黏液相关指标的影响。数据可用于探索哮喘黏液栓的分子特征、IL-6相关通路及表型无关治疗靶点的预测研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 26 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):气道黏液栓在2型(T2)和非2型哮喘表型中均普遍存在,导致治疗抵抗。目前的生物制剂主要靶向T2通路。在我们对321例哮喘患者的横断面研究中,胸部CT显示黏液栓在T2和非T2哮喘中均普遍存在(33.2% vs 20%,P = 0.034),且在所有严重程度中均存在(轻至中度:27.0%;重度:60.7%;P = 0.001)。有黏液栓的患者重度哮喘发生率更高(17.7% vs 4.9%,P < 0.001),且血清和痰液IL-6升高(P = 0.004;P < 0.001)。多变量回归确定痰液IL-6是黏液栓的独立危险因素(OR 4.84;95%CI,1.63–24.5;P = 0.020)。体内和体外研究表明,抗IL-6/IL-6R治疗通过PI3K显著降低过碘酸-雪夫染色评分(2.80 ± 0.84 vs 4.60 ± 0.55,P = 0.004)和黏蛋白5亚型AC/B表达
【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:GPL24676、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=GSE320578
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 03 202,引用时请注意版本时效。
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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
气道黏液栓在2型(T2)和非2型哮喘表型中均普遍存在,并导致治疗抵抗。目前的生物制剂主要靶向T2通路。在我们对321例哮喘患者的横断面研究中,胸部CT显示黏液栓在T2和非T2哮喘中均普遍存在(33.2% vs 20%,P = 0.034),且见于所有严重程度(轻至中度:27.0%;重度:60.7%;P = 0.001)。伴有黏液栓的患者重度哮喘比例更高(17.7% vs 4.9%,P < 0.001),血清和痰液IL-6水平升高(P = 0.004;P < 0.001)。多因素回归分析确定痰液IL-6为黏液栓的独立危险因素(OR 4.84;95%CI,1.63–24.5;P = 0.020)。体内和体外研究表明,抗IL-6/IL-6R治疗通过PI3K mTOR信号通路显著降低过碘酸-雪夫染色评分(2.80 ± 0.84 vs 4.60 ± 0.55,P = 0.004)和黏蛋白5亚型AC/B表达。我们进一步观察到,3例伴有黏液栓的患者中有2例在接受托珠单抗治疗后黏液栓显著消退。这些发现表明,黏液栓是各哮喘炎症表型的共同特征,并与疾病严重程度增加相关。
IL-6通路抑制为哮喘黏液栓的清除提供了一种不依赖表型的治疗策略。
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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