HIV感染猕猴模型中磺胺甲噁唑生物转化通路的表达

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 HIV 感染猕猴模型中磺胺甲噁唑生物转化通路的表达,包含 1 个表达谱芯片文件(GSE87158_series_matrix.txt.gz),平台为 GPL17015,物种为 9544

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其他分类Expression profiling by arrayGPL170159544
GSE87158: Expression of sulfamethoxazole biotransformation pathways in a macaque model of HIV infection

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

HIV感染猕猴模型中磺胺甲噁唑生物转化通路的表达

Expression of sulfamethoxazole biotransformation pathways in a macaque model of HIV infection

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 HIV 感染猕猴模型中磺胺甲噁唑生物转化通路的表达,包含 1 个表达谱芯片文件(GSE87158_series_matrix.txt.gz),平台为 GPL17015,物种为 9544。数据聚焦 HIV 感染背景下增效磺胺类抗生素(如 TMP/SMX)相关超敏反应及生物转化通路表达,可用于研究磺胺类药物在 HIV 感染者中延迟超敏反应风险升高的分子机制,并支持表达谱分类分析(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):增效磺胺类抗生素,如甲氧苄啶/磺胺甲噁唑(复方磺胺甲噁唑或 TMP/SMX),仍是治疗和预防 HIV 感染中耶氏肺孢子菌肺炎、弓形虫脑炎和等孢子球虫感染的首选药物(aidsinfo.nih.gov)。然而,与一般人群(发生率 3%)相比,HIV 感染患者对 TMP/SMX 发生延迟超敏(HS)反应的风险显著增加(发生率 20-57%)。典型表现为斑丘疹伴或不伴发热,TMP/SMX 是 HIV 感染患者皮肤药物反应最常见的原因。在病情更严重的患者中,TMP/SMX 还可导致血小板减少、肝毒性和大疱性皮疹。磺胺类 HS 的风险随 AIDS 进展而增加,CD4+ 计数越低风险越高。这一风险至少被归因于

【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、GPL17015、9544。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=GSE87158

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 11 201,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

增效磺胺类抗生素,如甲氧苄啶/磺胺甲噁唑(复方磺胺甲噁唑或TMP/SMX),仍是治疗和预防HIV感染中耶氏肺孢子菌肺炎、弓形虫脑炎和等孢子球虫感染的首选药物(aidsinfo.nih.gov)。然而,与一般人群相比(发病率3%),HIV感染者对TMP/SMX发生迟发型超敏反应的风险显著增加(发病率20-57%)。典型表现为斑丘疹伴或不伴发热,且TMP/SMX是HIV感染者皮肤药物反应最常见的原因。在病情更严重的患者中,TMP/SMX还可导致血小板减少、肝毒性和大疱性皮肤疹。磺胺类超敏反应的风险随着艾滋病进展而增加,CD4+计数越低风险越高。这种风险至少部分归因于HIV感染中获得的SMX药物处置改变。我们假设HIV感染导致肝脏SMX解毒受损或SMX生物活化途径增强,这可能促成磺胺类超敏反应发生率增加。

我们利用感染SIVmac239的猕猴肝脏组织来探讨这一问题,该模型是公认的HIV感染模型。本研究旨在评估未接受药物治疗的SIV感染猕猴与性别、年龄相匹配的未感染对照组相比,肝脏中SMX生物转化通路的表达和活性差异。

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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