GSE32707:炎症小体调控的细胞因子是人肺损伤的关键介质

研究纳入四组接受机械通气的插管受试者:单纯脓毒症、脓毒症合并 ARDS、SIRS,以及无脓毒症、SIRS 或 ARDS 的未处理组

geo
浏览 8
基因组分类Expression profiling by arrayGPL105589606
GSE32707: Inflammasome-regulated cytokines are critical mediators of lung injury in humans.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE32707:炎症小体调控的细胞因子是人肺损伤的关键介质

Inflammasome-regulated cytokines are critical mediators of lung injury in humans.

该数据集来自 NCBI GEO(GSE32707),对 Brigham and Women's Hospital 内科 ICU 危重患者的全血样本进行微阵列分析。研究纳入四组接受机械通气的插管受试者:单纯脓毒症、脓毒症合并 ARDS、SIRS,以及无脓毒症、SIRS 或 ARDS 的未处理组。于入院当天(第 0 天)和 7 天后采集血液,提取 RNA 并制备芯片以比较四组间的差异基因表达。数据可用于探索炎症小体相关细胞因子在人类肺损伤中的表达模式,并支持基于全血转录组的分类或差异表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 09 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):一项微阵列分析,涉及从 Brigham and Women's Hospital 内科重症监护病房危重患者分离的全血样本。研究招募了四组接受机械通气的插管受试者:单纯脓毒症(Sepsis)、脓毒症 + ARDS(se/ARDS)、SIRS(SIRS),以及无脓毒症、SIRS 或 ARDS(untreated)者。在患者入院当天(第 0 天)和 7 天后采集血液。从全血样本中分离 RNA 并制备微阵列,以确定四组之间的差异基因表达。

【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、GPL10558、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=GSE32707

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 07 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE32707

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

一项微阵列分析,涉及从布莱根妇女医院内科重症监护室危重患者分离的全血样本。研究招募了四组接受机械通气的插管受试者:仅脓毒症组(Sepsis)、脓毒症+ARDS组(se/ARDS)、SIRS组(SIRS),以及无脓毒症、SIRS或ARDS组(untreated)。在患者入院当天(第0天)及7天后采集血液。从全血样本中分离RNA,并制备微阵列以确定四组之间的差异基因表达。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案