脓毒症与COVID-19宿主反应比较:全血转录组前瞻性观察研究(RNA-Seq)

该数据集来自大阪大学医学研究生院的前瞻性观察研究,比较脓毒症与COVID-19患者的宿主反应。研究纳入22例脓毒症患者、35例COVID-19患者和15名健康受试者,采集全血进行RNA测序,分析mRNA与miRNA表达谱

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医学影像分类GPL302099606COVID-19
GSE243217: Comparative Analysis of Host Responses Between Sepsis and COVID-19: A Prospective Observational Study of Whole Blood Transcriptome (RNA-Seq)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

脓毒症与COVID-19宿主反应比较:全血转录组前瞻性观察研究(RNA-Seq)

Comparative Analysis of Host Responses Between Sepsis and COVID-19: A Prospective Observational Study of Whole Blood Transcriptome (RNA-Seq)

该数据集来自大阪大学医学研究生院的前瞻性观察研究,比较脓毒症与COVID-19患者的宿主反应。研究纳入22例脓毒症患者、35例COVID-19患者和15名健康受试者,采集全血进行RNA测序,分析mRNA与miRNA表达谱。数据包含差异表达基因信息,可用于探索两种疾病宿主反应的异同、筛选候选生物标志物,以及开展转录组层面的分类与比较分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):这项前瞻性观察研究在大阪大学医学研究生院开展,旨在通过分析mRNA和miRNA谱来比较脓毒症与COVID-19患者的宿主反应。研究纳入22例脓毒症患者、35例COVID-19患者和15名健康受试者。脓毒症依据Sepsis-3标准诊断,COVID-19通过SARS-CoV-2 RT-PCR检测确认,并用胸部CT扫描评估肺炎。在RNA测序方面,脓毒症患者有14,500个mRNA、1121个miRNA和2556个miRNA靶向mRNA可用于分析。显示上调:下调基因表达(错误发现率1.5)的基因数量分别为:mRNA 256:2887,miRNA 53:5,miRNA靶向mRNA 49:2507。类似地,在COVID-19患者中,分析了14,500个mRNA、1121个miRNA和327个miRNA靶向mRNA,显示上调:下调基因表达的基因数量为

【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:GPL30209、9606。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE243217

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 14 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

这项前瞻性观察性研究在大阪大学医学研究生院开展,旨在通过分析mRNA和miRNA表达谱,比较脓毒症与COVID-19患者的宿主反应。研究纳入22例脓毒症患者、35例COVID-19患者和15名健康受试者。脓毒症依据Sepsis-3标准诊断,COVID-19则通过SARS-CoV-2 RT-PCR检测确诊,并通过胸部CT扫描评估肺炎。在RNA测序方面,脓毒症患者中有14,500个mRNA、1121个miRNA和2556个miRNA靶向mRNA可用于分析。表达上调:下调的基因数目(错误发现率<0.05,|log2倍数变化|>1.5)分别为:mRNA 256:2887,miRNA 53:5,miRNA靶向mRNA 49:2507。同样,在COVID-19患者中,分析了14,500个mRNA、1121个miRNA和327个miRNA靶向mRNA,表达上调:下调的基因数目分别为:mRNA 672:1147,miRNA 3:4,miRNA靶向mRNA 165:162。

与COVID-19患者相比,脓毒症患者有更多上调和下调的基因及通路,表明脓毒症中基因表达和通路激活存在动态变化。

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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