特应性哮喘患者过敏原吸入激发期间外周血基因表达变化

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,主题为转录组学。研究对 17 名 20-60 岁稳定期轻度过敏性哮喘患者进行过敏原吸入激发,所有受试者均出现 FEV1 下降≥20% 的早期哮喘反应,多数出现 FEV1 下降≥15% 的迟发相反应

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Peripheral blood gene expression changes during allergen inhalation challenge in atopic asthmatic individuals

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

特应性哮喘患者过敏原吸入激发期间外周血基因表达变化

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病/哮喘分类,主题为转录组学。研究对 17 名 20-60 岁稳定期轻度过敏性哮喘患者进行过敏原吸入激发,所有受试者均出现 FEV1 下降≥20% 的早期哮喘反应,多数出现 FEV1 下降≥15% 的迟发相反应。在激发前和激发后两小时采集血液,使用 Affymetrix GeneChip® Human Gene 1.0 ST 芯片进行全血转录组分析,并比较有无球蛋白 mRNA 去除(PAX-GR 与 PAX-NGR)两种方法。数据可用于研究过敏原激发后外周血基因表达变化及相关方法学影响(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:轻度哮喘患者吸入过敏原激发可诱导气流阻塞、气道高反应性和炎症,为理解这些反应调控的假设生成实验提供了模型。我们试图评估激发后与激发前相比的外周全血转录组,并确定球蛋白 mRNA 去除方法的影响。方法:哮喘受试者(20-60 岁,稳定期轻度过敏性哮喘,n=17)接受过敏原吸入激发。所有受试者均出现 FEV1 下降≥20% 的早期哮喘反应;多数出现 FEV1 下降≥15% 的迟发相反应。在过敏原激发前和激发后两小时采集血液。使用 Affymetrix GeneChip® Human Gene 1.0 ST 芯片进行转录组分析,分别在有和无球蛋白 mRNA 去除(PAX-GR 和 PAX-NGR,r

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:呼吸系统疾病/哮喘。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-24745

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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

背景:轻度哮喘患者吸入过敏原激发后会出现气流阻塞、气道高反应性和炎症反应,这为开展旨在理解这些反应调控机制的假设生成实验提供了一个模型。我们试图评估激发后与激发前相比的外周全血转录组,并确定珠蛋白mRNA去除方法的影响。方法:哮喘受试者(年龄20-60岁,患有稳定、轻度过敏性哮喘,n=17)接受了过敏原吸入激发。所有受试者均出现FEV1下降≥20%的早期哮喘反应;大多数出现FEV1下降≥15%的迟发相反应。在过敏原激发前即刻及激发后两小时采集血液。使用Affymetrix GeneChip® Human Gene 1.0 ST阵列进行转录组分析,在4名受试者中分别采用和不采用珠蛋白mRNA去除方法(分别为PAX-GR和PAX-NGR)。

针对参与顶级经典通路——Nrf2介导的氧化应激反应通路的九个基因表达,我们进行了重复研究。研究使用了5名具有微阵列数据的独立受试者,同时,相同的4名受试者拥有微阵列结果,另有8名独立受试者通过QPCR进行验证。数据分析采用配对t检验及Partek® Genomics Suite™软件。结果:PAX-NGR样本中差异表达的探针集数量是PAX-GR样本的两倍。对每位受试者前后样本的配对分析进一步显示,检测差异表达探针集的能力也是前者的两倍。在PAX-NGR样本中,Nrf2介导的氧化应激反应通路被确定为顶级经典通路。在5名受试者的微阵列数据集中以及2个QPCR重复数据集中,ATP结合盒亚家族C成员1(ABCC1)基因在过敏原刺激后两小时显著减少,P值<0.05。结论:在过敏原刺激期间,球蛋白mRNA的减少并未为检测差异表达基因提供益处。

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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