人类PMN慢性肉芽肿病中性粒细胞基因表达表达谱数据集

本数据集是研究X连锁慢性肉芽肿病(X-CGD)细胞免疫缺陷的经典基因组学数据集。其包含健康对照组与XCGD患者在相同吞噬时间点下的多组并行样本,通过精细的转录组分子层表达对比,广泛应用于识别与NADPH氧化酶缺乏相关的下游异常表达基因和分子通路分类任务。

National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
Gene Expression Omnibus (GEO)
2018-12-13 更新
浏览 24
表格分类Expression profiling by arrayGPL83009606
HUMAN PMN CHRONIC GRANULOMATOUS DISEASE NEUTROPHILS (GSE935)

基本信息

模态
表格
大小
0.05 GB
数据量
10
任务类型
分类
许可
CC0 1.0
创建/更新时间
2018-12-13

资源简介

人类PMN慢性肉芽肿病中性粒细胞基因表达表达谱数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《NIH/NIAID Chronic Granulomatous Disease Neutrophils》。源站首次发布:Dec 30 200。

【数据内容】

源站原始描述:Polymorphonuclear leukocytes (PMNs) were obtained from healthy individuals (Healthy1, Healthy2, Healthy3, and Healthy4) or patients with X-linked chronic granulomatous disease (XCGD1, XCGD2, XCGD3, XCGD4, XCGD5, and XCGD6). The studies were performed in accordance with a protocol approved by the Institutional Review Board for Human Subjects, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, and the Institutional Review Board for Human Subjects at the University of Iowa. All studies were con…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个。

【主题与分类】

主题标签:Expression profiling by array、GPL8300、9606。

【适用方向】

结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。

【获取与许可】

源站页面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE935

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 13 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE935

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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。

数据集大小约 0.05 GB。

数据说明

该数据集包含来自健康个体和X连锁慢性肉芽肿病(XCGD)患者的多形核白细胞(PMN)在吞噬作用后不同时间点的基因表达数据,利用Affymetrix芯片进行检测,旨在分析CGD患者中性粒细胞的功能缺陷特征。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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