GSE341494:健康、脓毒症与脓毒症相关ARDS的全转录组RNA表达动态及ceRNA网络重塑[miRNA-Seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含健康对照、无ARDS的脓毒症患者及脓毒症相关ARDS患者外周血样本的miRNA-Seq数据,共12名参与者,每组4例
![GSE341494: Whole-Transcriptome Profiling Reveals RNA Expression Dynamics and ceRNA Network Remodeling across Health, Sepsis, and Sepsis-Associated Acute Respiratory Distress Syndrome [miRNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/142680.jpg)
基本信息
资源简介
GSE341494:健康、脓毒症与脓毒症相关ARDS的全转录组RNA表达动态及ceRNA网络重塑[miRNA-Seq]
Whole-Transcriptome Profiling Reveals RNA Expression Dynamics and ceRNA Network Remodeling across Health, Sepsis, and Sepsis-Associated Acute Respiratory Distress Syndrome [miRNA-Seq]
该数据集来自NCBI GEO,包含健康对照、无ARDS的脓毒症患者及脓毒症相关ARDS患者外周血样本的miRNA-Seq数据,共12名参与者,每组4例。数据可用于分析miRNA表达差异、构建ceRNA网络,并探索从脓毒症向脓毒症相关ARDS进展过程中的转录组调控变化(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jul 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是感染相关器官功能障碍的严重表现,以免疫炎症反应失调和组织屏障破坏为特征。然而,从脓毒症进展为脓毒症相关ARDS的全转录组改变仍未被充分表征。因此,本研究旨在系统表征健康对照、无ARDS的脓毒症患者和脓毒症相关ARDS患者外周血中mRNA、长链非编码RNA(lncRNA)、环状RNA(circRNA)和微小RNA(miRNA)的表达模式。方法:共纳入12名参与者,包括4名健康对照(HC组)、4名无ARDS的脓毒症患者(SWA组)和4名脓毒症相关ARDS患者(SA组)。采集外周血样本并进行全转
【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:GPL16791、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=GSE341494
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 06 202,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
背景:脓毒症相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是感染相关器官功能障碍的一种严重表现,其特征为免疫炎症反应失调和组织屏障破坏。然而,从脓毒症进展为脓毒症相关ARDS所涉及的全转录组改变仍未被充分阐明。因此,本研究旨在系统刻画健康对照、无ARDS的脓毒症患者及脓毒症相关ARDS患者外周血中mRNA、长链非编码RNA(lncRNA)、环状RNA(circRNA)和微小RNA(miRNA)的表达模式。方法:共纳入12名参与者,包括4名健康对照(HC组)、4例无ARDS的脓毒症患者(SWA组)和4例脓毒症相关ARDS患者(SA组)。采集外周血样本并进行全转录组测序。采用趋势分析识别在HC–SWA–SA序列中呈单调升高或降低的转录本。随后进行基因本体论和京都基因与基因组百科全书富集分析。
还进行了靶基因预测和表达相关性分析,以构建竞争性内源RNA(ceRNA)调控网络。结果:所有测序数据集均通过质量控制,适合后续分析。共鉴定出773个趋势基因,其中350个逐渐上调,423个逐渐下调。这些基因主要富集于免疫反应、细胞黏附、细胞因子产生、细胞外基质相关过程、MAPK和PI3K–Akt信号通路、整合素信号传导、黏着斑、ECM–受体相互作用以及抗原加工与呈递。共鉴定出189个趋势lncRNA、252个趋势circRNA和6个趋势miRNA。其预测功能与RNA代谢、翻译调控相关
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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