儿童急性呼吸窘迫综合征气道液暴露单核细胞的RNA测序分析
该数据集来自NCBI GEO,标题为儿童急性呼吸窘迫综合征(PARDS)气道液暴露单核细胞的RNA测序分析。研究采用供体单核细胞转录组报告实验,将单核细胞暴露于插管儿童(PARDS及高危)的气道液,以识别差异表达基因和网络,并比较初始气管吸出物采样后48-96小时两个时间点的基因表达差异

基本信息
资源简介
儿童急性呼吸窘迫综合征气道液暴露单核细胞的RNA测序分析
RNA Sequencing Analysis of Monocytes Exposed to Airway Fluid from Children with Pediatric Acute Respiratory Distress Syndrome
该数据集来自NCBI GEO,标题为儿童急性呼吸窘迫综合征(PARDS)气道液暴露单核细胞的RNA测序分析。研究采用供体单核细胞转录组报告实验,将单核细胞暴露于插管儿童(PARDS及高危)的气道液,以识别差异表达基因和网络,并比较初始气管吸出物采样后48-96小时两个时间点的基因表达差异。数据包含1个文件(GSE250448_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及高通量测序表达谱,物种为人类(9606),平台为GPL24676。可用于研究PARDS中单核细胞的转录响应(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 18 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):重要性:单核细胞是可塑细胞,具有不同的极化状态,可促进炎症或组织修复及炎症消退。极化单核细胞部分由受环境刺激影响的转录谱定义。儿童急性呼吸窘迫综合征(PARDS)中的气道单核细胞反应尚未明确。目的:使用一种新型转录组报告实验,将供体单核细胞暴露于插管儿童(PARDS及高危)的气道液,以识别差异表达基因和网络。使用供体单核细胞实验暴露于PARDS插管儿童的气道液(在初始气管吸出物采样后48-96小时获取),以确定两个时间点的基因表达差异。设计、设置和参与者:一项体外初步研究,使用气道液
【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=GSE250448
【使用注意】
· 源站最后修改于 Nov 05 202,引用时请注意版本时效。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
重要性:单核细胞是具有可塑性的细胞,可呈现不同的极化状态,这些状态既能促进炎症,也能促进组织修复和炎症消退。极化单核细胞的特征部分由其转录谱决定,而转录谱受环境刺激影响。儿童急性呼吸窘迫综合征(PARDS)中的气道单核细胞反应尚不明确。目的:利用一种新型转录组报告检测法,将供体单核细胞暴露于插管儿童(患有PARDS及存在PARDS风险)的气道液体中,以识别差异表达基因和网络。利用供体单核细胞检测法,将单核细胞暴露于患有PARDS的插管儿童在初始气管抽吸物采样后48-96小时获取的气道液体中,以确定两个时间点基因表达的差异。设计、设置和参与者:一项体外初步研究,使用57名儿童的气道液体上清液进行:44名患有PARDS的儿童和13名存在PARDS风险的儿童。
主要结局与指标:我们采用转录组报告基因检测法,对暴露于插管儿童气道液的單核细胞进行批量RNA测序,以发现区分PARDS与PARDS高危状态的基因网络。我们还报告了PARDS患儿在初始气管抽吸物采样后48-96小时基因表达的差异。结果:我们发现,与PARDS高危儿童相比,暴露于PARDS插管儿童气道液的單核细胞中,白细胞介素(IL)-10、-4和-13、细胞因子/趋化因子信号传导以及衰老相关分泌表型均上调。在初始气管抽吸物采样后48-96小时,PARDS患儿中NOTCH信号传导、组蛋白去乙酰化/乙酰化、DNA甲基化、染色质修饰(B-WICH复合物)以及RNA聚合酶I转录及其相关调控装置均上调。结论与意义:我们识别了对PARDS气道免疫反应具有重要意义的基因网络。
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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