MHC I类抗体诱导小鼠闭塞性气道疾病基因表达数据集

研究利用小鼠天然肺闭塞性气道疾病(OAD)模型,比较抗 MHC I 类抗体处理与同型对照处理肺组织的转录谱,识别出被刺激和抑制的基因集合

geo
浏览 2
基因组分类Expression profiling by arrayGPL1120210090
GSE71426: MHC Class I antibody induced gene expression in mouse obliterative airway disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

MHC I类抗体诱导小鼠闭塞性气道疾病基因表达数据集

MHC Class I antibody induced gene expression in mouse obliterative airway disease

该数据集来自 NCBI GEO(GSE71426),包含一个文件 GSE71426_series_matrix.txt.gz,主题为表达谱微阵列(GPL11202,小鼠 10090)。研究利用小鼠天然肺闭塞性气道疾病(OAD)模型,比较抗 MHC I 类抗体处理与同型对照处理肺组织的转录谱,识别出被刺激和抑制的基因集合。数据可用于分析抗体介导的慢性肺部炎症早期分子事件及支气管闭塞和纤维化相关基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 28 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为进一步理解抗体介导的肺部慢性炎症中的早期分子事件,我们利用天然肺的小鼠闭塞性气道疾病(OAD)模型,其中针对 MHC I 类的抗体诱导细支气管闭塞和纤维化。本研究鉴定出一个独特的转录谱,与同型对照处理的肺相比,抗 MHC I 处理的肺中有一组基因被刺激而另一组基因被抑制。

【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、GPL11202、10090。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=GSE71426

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 01 201,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=GSE71426

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

为进一步理解抗体介导的肺部慢性炎症中的早期分子事件,我们利用了一种小鼠天然肺的闭塞性气道疾病(OAD)模型,其中针对MHC I类分子的抗体可诱导细支气管闭塞和纤维化。本研究发现了一个独特的转录谱,与同型对照处理的肺相比,抗MHC I处理的肺中有一组基因受到刺激,而另一组基因则被抑制。肺移植(LTx)是治疗各种难治性肺功能障碍的一种公认临床干预手段。然而,针对错配供体HLA的新生抗体(DSA)使肺移植物易发生慢性排斥反应,即闭塞性细支气管炎综合征(BOS)。抗MHC诱导的小鼠OAD模型是研究MHC连接后早期发病机制的唯一可用临床前模型,其产生的病变与BOS类似。

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