EGPA与重度嗜酸性哮喘中自身抗原的鉴定
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦EGPA与重度嗜酸性哮喘等嗜酸性粒细胞相关疾病中自身抗原的鉴定。研究采用平行策略:非靶向方法通过间接免疫荧光检测患者血清和痰液中针对静息及活化嗜酸性粒细胞的自身抗体,并考虑翻译后修饰;靶向方法通过酶联免疫吸附试验(ELISA)检测针对预选候选嗜酸

基本信息
资源简介
EGPA与重度嗜酸性哮喘中自身抗原的鉴定
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦EGPA与重度嗜酸性哮喘等嗜酸性粒细胞相关疾病中自身抗原的鉴定。研究采用平行策略:非靶向方法通过间接免疫荧光检测患者血清和痰液中针对静息及活化嗜酸性粒细胞的自身抗体,并考虑翻译后修饰;靶向方法通过酶联免疫吸附试验(ELISA)检测针对预选候选嗜酸性粒细胞及基底膜蛋白的抗体,涵盖天然与翻译后修饰形式。候选蛋白基于文献综述(如嗜酸性粒细胞过氧化物酶和胶原V)及FANTOM5鉴定的嗜酸性粒细胞特异性蛋白。数据可用于自身抗体谱分析与候选抗原筛选(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Churg-Strauss综合征、嗜酸性哮喘、嗜酸性食管炎、嗜酸性肺炎。研究者将采用平行的非靶向和靶向方法探讨该研究问题。在非靶向方法中,将通过间接免疫荧光检查患者血清和痰液中针对未活化和活化嗜酸性粒细胞的自身抗体,包括有和无翻译后修饰的情况。在靶向方法中,研究者将通过酶联免疫分析(ELISA)检查针对预选候选嗜酸性粒细胞和基底膜蛋白的抗体存在与否,涵盖天然形式和翻译后修饰形式。待检查的蛋白质将基于文献综述(例如嗜酸性粒细胞过氧化物酶和胶原V)以及由FANTOM5(小鼠/哺乳动物基因组功能注释)鉴定的嗜酸性粒细胞特异性蛋白质进行选择。
【主题与分类】
主题标签:Churg-Strauss Syndrome、Eosinophilic Asthma、Eosinophilic Esophagitis、Eosinophilic Pneumonia。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04671446
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04671446
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:变应性肉芽肿性血管炎、嗜酸性粒细胞性哮喘、嗜酸性粒细胞性食管炎、嗜酸性粒细胞性肺炎。研究者将采用平行不可知论和靶向方法来探讨研究问题。在不可知论方法中,将通过间接免疫荧光检查患者血清和痰液中针对未活化和活化嗜酸性粒细胞的自身抗体,包括有无翻译后修饰的情况。在靶向方法中,研究者将通过酶联免疫吸附测定(ELISA)检查针对预先选定的候选嗜酸性粒细胞和基底膜蛋白的抗体存在与否,包括天然形式和翻译后修饰形式。待检查的蛋白质将基于文献综述(例如嗜酸性粒细胞过氧化物酶和V型胶原)以及通过FANTOM5(小鼠/哺乳动物基因组功能注释)基因集分析鉴定的嗜酸性粒细胞特异性蛋白质(FANTOM联盟等,2014年)来选择。鉴于可能存在区室特异性免疫反应,将对来自高度特征化的严重嗜酸性粒细胞性哮喘和/或EGPA患者的血液和痰液样本进行检查。
一旦在选定的重度嗜酸性粒细胞性哮喘和EGPA患者组中确定了候选自身抗原,研究人员随后将在更广泛选择的嗜酸性气道疾病患者的血清样本中检查其流行情况,包括轻中度哮喘、重度嗜酸性粒细胞性哮喘、EGPA、鼻息肉病和嗜酸性慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者以及健康对照。将把病程长短、特应性、鼻息肉的有无、性别、年龄作为协变量进行考察。还将考察与最高血嗜酸性粒细胞计数、口服糖皮质激素需求以及存在其他自身抗体(如抗MPO[髓过氧化物酶]ANCA[抗中性粒细胞胞浆抗体])的相关性。研究人员将特别关注特定患者亚群中新型自身抗体的存在情况:i)ANCA阴性,ii)免疫荧光法ANCA阳性但抗MPO和抗PR
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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