GSE41055:区分Warao印第安儿童活动性与潜伏性结核的预测性特征基因集

研究比较了委内瑞拉Delta Amacuro地区Warao印第安儿童中活动性结核患者、健康潜伏感染儿童和未感染儿童的全血基因表达

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL51759606
GSE41055: A predictive signature gene set for discriminating active from latent TB in Warao Amerindian children

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

GSE41055:区分Warao印第安儿童活动性与潜伏性结核的预测性特征基因集

A predictive signature gene set for discriminating active from latent TB in Warao Amerindian children

该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含1个文件GSE41055_series_matrix.txt.gz,为全血基因表达谱数据。研究比较了委内瑞拉Delta Amacuro地区Warao印第安儿童中活动性结核患者、健康潜伏感染儿童和未感染儿童的全血基因表达。通过随机森林分析鉴定出116个基因的特征集,并发现仅9个基因的最小集对已发表成人研究具有显著预测价值。数据可用于结核与潜伏感染的分类预测及基因特征验证(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 21 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):虽然全血转录谱分析改善了成人结核病(TB)的诊断和对疾病发病机制的理解,但迄今尚未有研究对儿童TB患者应用基因表达谱分析。在本研究中,我们比较了委内瑞拉Delta Amacuro地区Warao Amerindians队列中儿童TB患者以及健康潜伏感染(LTBI)和未感染(HC)儿童的全血基因表达。我们通过随机森林分析鉴定出一个116基因特征集,在我们的数据集中,该特征集对TB vs. LTBI以及TB vs. LTBI vs. HC的平均预测误差为11%。此外,一个仅由9个基因组成的最小集对所有先前发表的采用全血基因表达的成人研究显示出显著预测价值,平均预测误差在17%至23%之间。另外,一个42基因的最小集具有共

【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:Expression profiling by array、GPL5175、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=GSE41055

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 18 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

尽管血液转录谱分析已改善了成人结核病(TB)的诊断及对疾病发病机制的理解,但迄今为止,尚无研究报道应用基因表达谱分析儿童TB患者。本研究在委内瑞拉阿马库罗三角洲的瓦劳美洲印第安人队列中,比较了儿童期TB患者以及健康潜伏感染(LTBI)和未感染(HC)儿童的全血基因表达。通过随机森林分析,我们鉴定出一个116基因特征集,该集在我们的数据集中对TB与LTBI以及TB与LTBI与HC的比较显示平均预测误差为11%。此外,一个仅含9个基因的最小集显示出对先前所有使用全血基因表达的成人研究具有显著预测价值,平均预测误差在17%至23%之间。另外,还鉴定出一个42个基因的最小集,其在我们数据集及先前发表的文献队列中,对于TB与LTBI与HC的比较,具有与116基因集相当的预测价值。

为了确定一个在不同种族人群中均具有稳健代表性的基因集,我们选择了十个在文献数据集以及我们自己的数据集中对结核病、潜伏性结核感染和健康对照具有高度区分能力的基因。对这十个基因的功能注释突出表明,参与钙信号传导和钙代谢的基因可能作为活动性结核病的生物标志物发挥作用。这十个基因在一个额外的54名瓦劳美洲印第安儿童队列中通过定量实时聚合酶链反应进行了验证,这些儿童包括潜伏性结核感染、健康对照和非结核性肺炎。决策树分析表明,这十个基因中有五个足以以100%的特异性正确诊断78%的结核病病例。我们得出结论,我们的数据证明有必要进一步探索我们的特征集作为诊断儿童结核病的生物标志物。此外,由于在种族差异显著的队列中鉴定出不同的生物标志物

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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