致命性哮喘与对照人气道平滑肌转录组对维生素D或沙丁胺醇的响应

该数据集来自 NCBI GEO(GSE58434),比较致命性哮喘与对照人气道平滑肌在基线和维生素D或沙丁胺醇处理条件下的转录组变化,采用 RNA-Seq 表达谱分析

geo
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基因组分类GPL111549606
GSE58434: Fatal Asthma vs. Control Human Airway Smooth Muscle Transcriptome Changes in Response to Vitamin D or Albuterol

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

致命性哮喘与对照人气道平滑肌转录组对维生素D或沙丁胺醇的响应

Fatal Asthma vs. Control Human Airway Smooth Muscle Transcriptome Changes in Response to Vitamin D or Albuterol

该数据集来自 NCBI GEO(GSE58434),比较致命性哮喘与对照人气道平滑肌在基线和维生素D或沙丁胺醇处理条件下的转录组变化,采用 RNA-Seq 表达谱分析。数据包含 1 个文件(GSE58434_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱、GPL11154 平台和 9606 物种。可用于研究哮喘气道平滑肌的差异表达基因、维生素D与β2受体激动剂对转录组的影响,以及构建哮喘与对照的分类或预测模型(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):理由:哮喘是一种慢性炎症性气道疾病。重度哮喘儿童的维生素D水平低于中度哮喘儿童,且在重度哮喘儿童中,气道平滑肌(ASM)质量与维生素D水平呈负相关。β2受体激动剂是常见的哮喘药物,部分通过靶向ASM发挥作用。我们使用RNA-Seq表征致命性哮喘与对照在基线和两种处理条件下的人ASM转录组。

【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:GPL11154、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=GSE58434

【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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    • 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

理由:哮喘是一种慢性炎症性气道疾病。重症哮喘患儿的维生素D水平低于中度哮喘患儿,且在重症哮喘患儿中,气道平滑肌(ASM)质量与维生素D水平呈负相关。β2受体激动剂是常见的哮喘药物,其部分作用机制是靶向ASM。我们采用RNA-Seq技术,对致死性哮喘患者与对照者在基线和两种处理条件下的ASM转录组进行了表征。方法:采用Illumina TruSeq检测方法,为白人供者的ASM细胞制备75bp双端文库,包括6例致死性哮喘供者和12例对照供者,涉及三种处理条件:1)未处理;2)β2受体激动剂处理(即沙丁胺醇,1μM处理18小时);3)维生素D 100 nM处理18小时。文库使用Illumina Hi-Seq 2000仪器进行测序。采用Tuxedo Suite工具将reads比对至hg19参考基因组、组装转录本,并按照https://github.com/blancahimes/taffeta中描述的方案进行差异表达分析。

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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