GSE18781:炎症性疾病中的基因表达

研究比较结节病患者与对照,发现 872 个转录本上调和 1039 个转录本下调,干扰素及 STAT1 相关转录本上调,肺和淋巴结中 STAT1 及其调控趋化因子显著增加

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE18781: Gene Expression in Inflammatory Diseases

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

GSE18781:炎症性疾病中的基因表达

Gene Expression in Inflammatory Diseases

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Gene Expression in Inflammatory Diseases,包含 1 个文件 GSE18781_series_matrix.txt.gz,基于 GPL570 平台对人类(9606)外周血进行表达谱芯片分析。研究比较结节病患者与对照,发现 872 个转录本上调和 1039 个转录本下调,干扰素及 STAT1 相关转录本上调,肺和淋巴结中 STAT1 及其调控趋化因子显著增加。数据可用于炎症性疾病特别是结节病的基因表达分类与标志物探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 28 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们假设结节病患者具有特征性的 mRNA 谱。对外周血进行基因表达的微阵列分析。比较结节病患者与对照的外周血,在 >1.5 倍变化和显著 q 值下,872 个转录本上调,1039 个转录本下调。若干与干扰素和 STAT1 相关的转录本上调。肺和淋巴结分析也显示 STAT1 和 STAT1 调控的趋化因子显著增加。结节病患者淋巴结中的肉芽肿表达丰富的 STAT1 和磷酸化 STAT1。STAT1 可能在结节病中发挥重要作用。这一新假设将关于结节病看似不同的观察统一起来,包括干扰素的偶然作用、疑似感染触发因素、支气管肺泡灌洗液中以 TH1 为主的淋巴细胞,以及

【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。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE18781

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,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

我们假设结节病患者具有特征性的mRNA谱。对外周血进行基因表达的微阵列分析。将结节病患者的外周血与对照组比较,在变化倍数>1.5倍且q值显著的情况下,有872个转录本上调,1039个转录本下调。若干与干扰素和STAT1相关的转录本上调。肺和淋巴结分析也显示STAT1及STAT1调节的趋化因子显著增加。结节病患者淋巴结中的肉芽肿表达丰富的STAT1和磷酸化STAT1。STAT1可能在结节病中发挥重要作用。这一新假说将关于结节病看似不同的观察结果统一起来,包括干扰素可能发挥的偶然作用、疑似感染触发因素、支气管肺泡灌洗液中以TH1为主的淋巴细胞,以及与高钙血症的关联。本研究检验了以下假说:与健康对照相比,SpA患者外周血具有独特的基因表达模式。

研究采用高密度人GeneChip®探针阵列,对18名脊柱关节炎(SpA)患者及25名正常个体的外周血细胞mRNA进行了表达谱分析。样本分两批在不同时间处理。采血时,患者未接受系统性免疫调节治疗。差异表达定义为变化倍数达1.5倍且q值小于5%。同时,还研究了基因本体论及通路信息。在第一批和第二批样本中,有134个探针组(代表95个已知及12个未知基因转录本)的信号与对照组持续存在差异。其中包括与免疫或炎症反应明显相关的20个基因转录本,如白介素-1受体1和2、NLRP2、SLPI、SPARC及TREM-1,以及在骨重塑中发挥重要作用的4个转录本。我们的观察结果

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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