COPD中PDE4抑制剂CHF6001的痰液与血液转录组学特征

该数据集来自一项多中心、三周期、三向、安慰剂对照、双盲、完整区组交叉研究,旨在表征磷酸二酯酶-4抑制剂CHF6001在吸入三联治疗基础上对慢性支气管炎患者痰细胞和全血基因表达谱的影响

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE133513: Sputum and blood transcriptomics characterization of the PDE4 inhibitor CHF6001 in COPD

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

COPD中PDE4抑制剂CHF6001的痰液与血液转录组学特征

Sputum and blood transcriptomics characterization of the PDE4 inhibitor CHF6001 in COPD

该数据集来自一项多中心、三周期、三向、安慰剂对照、双盲、完整区组交叉研究,旨在表征磷酸二酯酶-4抑制剂CHF6001在吸入三联治疗基础上对慢性支气管炎患者痰细胞和全血基因表达谱的影响。患者接受CHF6001 800或1600 µg每日两次或匹配安慰剂,治疗期32天,洗脱期28–42天。数据包含1个文件,可用于分析COPD患者痰液与血液的转录组表达变化,支持药物反应相关基因表达模式研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 28 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究的目的是表征磷酸二酯酶-4抑制剂CHF6001在吸入三联治疗基础上对慢性支气管炎患者痰细胞和全血基因表达谱的影响。分析样本采集自一项多中心、三周期、三向、安慰剂对照、双盲、完整区组交叉研究。符合条件的患者接受三个为期32天的治疗期,期间接受CHF6001 800或1600 µg每日两次(每日总剂量1600或3200 µg)或匹配安慰剂,均通过多剂量干粉吸入器(NEXThaler)给药。治疗期之间间隔28–42天的洗脱期。符合条件的患者为男性或女性,≥40岁,当前吸烟者或戒烟者,吸烟史≥10包年,诊断为COPD,支气管舒张后第1秒用力呼气容积(FEV1)≥30%且87%)被下调,包括

【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、GPL570、9606。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE133513

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 25 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

本研究旨在表征在吸入三联疗法基础上加用磷酸二酯酶-4抑制剂CHF6001后,慢性支气管炎患者痰细胞和全血中的基因表达谱。分析样本采集自一项多中心、三周期、三向、安慰剂对照、双盲、完整区组交叉研究。符合条件的患者接受三个为期32天的治疗周期,期间接受CHF6001 800或1600 µg每日两次(每日总剂量1600或3200 µg)或匹配安慰剂,均通过多剂量干粉吸入器(NEXThaler)给药。各治疗周期之间间隔28–42天的洗脱期。

符合条件的患者为男性或女性,年龄≥40岁,目前吸烟或曾吸烟且吸烟史≥10包年,诊断为COPD,支气管舒张剂后第1秒用力呼气容积(FEV1)≥30%且<70%预计值,FEV1与用力肺活量(FVC)比值<0.70,COPD评估测试评分≥10,且有慢性支气管炎病史(定义为每年慢性咳嗽和咳痰超过三个月,持续至少两年),并在入组前至少两个月接受吸入三联ICS/LABA/LAMA治疗。CHF6001对血液无影响,但对痰液有强烈影响,800和1600µg剂量分别有1471和2598个探针集相对于安慰剂显著差异表达(经错误发现率校正的p值<0.05)。功能富集分析显示,涉及细胞因子活性、病原体相关模式识别活性、氧化应激和维生素D的关键炎症通路受到显著调节,并伴随下游炎症效应物的抑制。

大量编码细胞因子和基质金属蛋白酶的前炎性基因在两个剂量下均呈现显著差异表达;其中大多数(>87%)为下调,包括巨噬细胞炎性蛋白-1-α和1-β、白细胞介素-27-β、白细胞介素-

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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