GSE325572:转录组分析鉴定TMPRSS4为哮喘与特应性皮炎的共享生物标志物

该数据集来自NCBI GEO,标题为转录组分析鉴定TMPRSS4为哮喘与特应性皮炎的共享生物标志物。研究对GSE6012和GSE67472数据集进行WGCNA分析,识别出24个与特应性皮炎和哮喘均相关的基因

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE325572: Transcriptomic analyses identify TMPRSS4 as a shared biomarker in asthma and atopic dermatitis

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

GSE325572:转录组分析鉴定TMPRSS4为哮喘与特应性皮炎的共享生物标志物

Transcriptomic analyses identify TMPRSS4 as a shared biomarker in asthma and atopic dermatitis

该数据集来自NCBI GEO,标题为转录组分析鉴定TMPRSS4为哮喘与特应性皮炎的共享生物标志物。研究对GSE6012和GSE67472数据集进行WGCNA分析,识别出24个与特应性皮炎和哮喘均相关的基因。数据集包含1个文件,样例为GSE325572_series_matrix.txt.gz,属于高通量测序表达谱数据,物种为人类(9606),平台为GPL24676。可用于探索哮喘与特应性皮炎共享的转录组特征及生物标志物(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 20 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):哮喘和特应性皮炎(AD)是常见的慢性炎症性疾病,常同时发生,但其潜在的共享生物学机制仍不清楚。在本研究中,我们对GSE6012和GSE67472数据集进行了WGCNA分析,并识别出24个与AD和哮喘均相关的基因。

【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=GSE325572

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 23 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325572

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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。

数据说明

哮喘与特应性皮炎(AD)是常见的慢性炎症性疾病,二者常合并发生,但其潜在的共同生物学机制仍不明确。本研究对GSE6012和GSE67472数据集进行WGCNA分析,鉴定出24个与AD和哮喘均相关的基因。我们观察到,跨膜丝氨酸蛋白酶4(TMPRSS4)在两个独立数据集(GSE6012/GSE67472)中于哮喘和AD患者均显著上调,Wilcoxon检验显示其具有较高的受试者工作特征(ROC)曲线性能,提示其可能作为哮喘与AD共病的共同生物学标志物。为阐明TMPRSS4的生物学作用,我们首先在HaCaT和BEAS-2B细胞模型中通过逆转录定量PCR(RT-qPCR)、western blotting和免疫荧光验证了其表达谱。随后,我们在上述两种细胞系中进行TMPRSS4敲除并开展RNA-Seq分析,结果提示TMPRSS4可能参与信号转导和免疫应答通路。

对密切相关的信号转导与转录激活因子3(STAT3)信号通路的进一步研究表明,敲除TMPRSS4导致STAT3的Ser727位点磷酸化增加、Tyr705位点磷酸化减少。此外,TMPRSS4-/-细胞表现出内质网(ER)-线粒体接触增加。这些发现提示TMPRSS4可能通过调控内质网-线粒体功能发挥其作用。我们的研究为TMPRSS4在哮喘与AD共病发病机制中的作用提供了新的见解,并凸显了其作为治疗靶点的潜力。

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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