镰状细胞贫血儿童运动前后全血转录组谱

该数据集来自 NCBI GEO(GSE244401),收录 23 名 10–19 岁镰状细胞贫血(SCA)儿童/青少年与 17 名 10–22 岁健康对照在完成八组 2 分钟功率自行车运动(组间休息 1 分钟,负荷为心肺运动试验峰值功量的 50% 或 70%)前后的全血转录组 RNA-seq 数据

geo
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基因组预测GPL246769606
GSE244401: Whole-blood transcriptome profile in children with sickle cell anemia before and after exercise

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

镰状细胞贫血儿童运动前后全血转录组谱

Whole-blood transcriptome profile in children with sickle cell anemia before and after exercise

该数据集来自 NCBI GEO(GSE244401),收录 23 名 10–19 岁镰状细胞贫血(SCA)儿童/青少年与 17 名 10–22 岁健康对照在完成八组 2 分钟功率自行车运动(组间休息 1 分钟,负荷为心肺运动试验峰值功量的 50% 或 70%)前后的全血转录组 RNA-seq 数据。数据可用于比较 SCA 与对照在运动前后基因表达及先天免疫相关通路的差异,探索运动诱导的免疫应答特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):与健康同龄人相比,镰状细胞贫血(SCA)患者循环促炎细胞因子和内皮活化标志物水平更高,且血液转录组谱发生改变。然而,尚未在 SCA 儿童中评估运动后全血转录组谱的特征。23 名 10-19 岁 SCA 儿童/青少年和 17 名 10-22 岁健康对照完成了八组 2 分钟功率自行车运动,组间穿插 1 分钟休息间隔(负荷为心肺运动试验中达到的峰值功量的 50% 或 70%)。在运动方案前后进行全血转录组谱(RNA-seq)检测。运动后,SCA 儿童和对照中与先天免疫相关的基因通路均发生改变。我们的结果揭示了共同和不同的免疫应答

【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:GPL24676、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=GSE244401

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 24 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE244401

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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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

与健康同龄人相比,镰状细胞贫血(SCA)患者循环中的促炎细胞因子水平和内皮活化标志物水平更高,且血液转录组谱发生改变。然而,SCA患儿运动后全血转录组谱的特征尚未得到评估。23名SCA儿童/青少年(10-19岁)和17名健康对照者(10-22岁)进行了8组2分钟的自行车测力计运动,组间穿插1分钟休息间隔(分别为心肺运动试验中所达到峰值工作负荷的50%或70%)。在运动方案前后进行全血转录组谱检测(RNA-seq)。运动后,SCA患儿和对照者中与先天免疫相关的基因通路均发生改变。我们的结果从分子层面揭示了SCA患儿和健康对照者对急性运动的共同及不同的免疫反应。

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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