囊性纤维化患者非结核分枝杆菌肺病全血RNA-seq数据集

该数据集基于全血bulk RNA-seq转录组数据,比较囊性纤维化患者中后续发展为非结核分枝杆菌肺病(NTM-PD)者与未发展者的基因表达模式

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医学影像分类RNA sequencingMycobacteriaCystic fibrosisGene expressionInfectious diseasesBlood
Additional file 1: Table S1. of The risk of nontuberculous mycobacterial infection in patients with Sjögren’s syndrome: a nationwide, population-based cohort study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

囊性纤维化患者非结核分枝杆菌肺病全血RNA-seq数据集

Whole blood RNA-seq demonstrates an increased host immune response in individuals with cystic fibrosis who develop nontuberculous mycobacterial pulmonary disease

该数据集基于全血bulk RNA-seq转录组数据,比较囊性纤维化患者中后续发展为非结核分枝杆菌肺病(NTM-PD)者与未发展者的基因表达模式。研究纳入首次分枝杆菌培养阳性后发生NTM-PD的12例患者和未发生的30例患者,样本采集时间尽量接近首次分枝杆菌分离。数据可用于探索囊性纤维化人群NTM-PD易感相关的宿主免疫应答基因表达特征,并支持与既往非囊性纤维化人群基因表达特征的比较分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:囊性纤维化个体终生面临非结核分枝杆菌定植、感染及致病的风险升高。既往一项涉及非囊性纤维化个体的研究报告了与非结核分枝杆菌肺病(NTM-PD)易感性相关的基因表达特征。本研究旨在确定进展为NTM-PD的囊性纤维化患者是否具有与非囊性纤维化人群相似的基因表达模式。方法:我们采用bulk RNA-seq对一组囊性纤维化患者进行全血转录组学评估,样本采集时间尽量接近首次分离出非结核分枝杆菌。研究人群包括在首次分枝杆菌生长后发生NTM-PD的患者(n = 12)和未发生NTM-PD的患者(n = 30)。进展为NTM-PD的定义为

【主题与分类】

主题标签:RNA sequencing、Mycobacteria、Cystic fibrosis、Gene expression、Infectious diseases、Blood。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A82511e626cee26ee58e854169bc4b9bf9565070fdd3ee5cf24091bc118fbee8b

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

Miguel Prieto; Bradley Quon; Jiah Jang; Alessandro N. Franciosi; Yossef Av-Gay; Horacio Bach; Scott J. Tebbutt (2023). Whole blood RNA-seq demonstrates an increased host immune response in individuals with cystic fibrosis who develop nontuberculous mycobacterial pulmonary disease [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.np5hqbzx2

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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