外周血单个核细胞基因表达谱可预测特发性肺纤维化不良结局 [Agilent]

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病分类下的转录组学数据,主题标签为 Transcriptomics。数据内容为特发性肺纤维化(IPF)患者外周血单个核细胞(PBMC)的基因表达谱,涵盖发现队列与复制队列共 120 例样本

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时间序列预测Transcriptomics
Peripheral Blood Mononuclear Cell Gene Expression Profiles May Predict Poor Outcome in Idiopathic Pulmonary Fibrosis [Agilent]

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

外周血单个核细胞基因表达谱可预测特发性肺纤维化不良结局 [Agilent]

该数据集来自 omicsdi.org,属于呼吸系统疾病分类下的转录组学数据,主题标签为 Transcriptomics。数据内容为特发性肺纤维化(IPF)患者外周血单个核细胞(PBMC)的基因表达谱,涵盖发现队列与复制队列共 120 例样本。研究通过微阵列分析识别与移植无生存期相关的基因和通路,并可用 qRT-PCR 确认,可用于探索 IPF 预后相关的基因表达特征及预测不良结局(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在本研究中,我们旨在识别可预测特发性肺纤维化(IPF)不良结局的外周血单个核细胞(PBMC)基因表达谱。方法:对来自发现队列(n=45)和复制队列(n=75)的120例患者的PBMC进行微阵列分析。识别与移植无生存期(TFS)相关的基因和通路,并通过qRT-PCR确认。发现:在发现队列中,52个基因可预测TFS(FDR<5%,Cox评分高于2.5或低于-2.5)。使用这些基因对复制队列样本进行聚类,区分出两个TFS显著不同的患者组(风险比1.96,95%CI 1.01-3.8,P=0.018)。在“T细胞激活过程中的共刺激信号”Biocarta通路中表达降低,特别是CD28、ICOS、LCK和ITK,与每个队列中较短的TFS时间相关。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-28042

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    • 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

背景:本研究旨在识别可预测特发性肺纤维化(IPF)不良结局的外周血单个核细胞(PBMC)基因表达谱。方法:对来自发现队列(n=45)和复制队列(n=75)的120例患者进行PBMC微阵列分析。识别与无移植生存期(TFS)相关的基因和通路,并通过qRT-PCR进行确认。结果:在发现队列中,52个基因可预测TFS(FDR<5%,Cox评分高于2.5或低于-2.5)。使用这些基因对复制队列样本进行聚类,区分出TFS显著不同的两组患者(风险比1.96,95%CI 1.01-3.8,P=0.018)。"T细胞活化过程中的共刺激信号"Biocarta通路表达降低,尤其是CD28、ICOS、LCK和ITK表达降低,与各队列中较短的TFS时间相关(FDR<5%)。在发现队列中,CD28、ICOS、LCK和ITK的qRT-PCR表达与微阵列结果相关(P<0.05),其表达降低可预测复制队列中较短的TFS(P<0.05)。

一个基因组和临床模型显示,在2.4个月时预测死亡和肺移植的ROC曲线下面积为78.5%。解读:我们的结果提示CD28、ICOS、LCK和ITK是IPF的结局生物标志物。从75例确诊IPF患者采血后30分钟内获取外周血单核细胞(PBMC)。提取总RNA,标记并杂交至Agilent全人类基因组寡核苷酸微阵列4 x 44K。患者自采血起随访至死亡、移植或末次随访。采用层次聚类和针对删失结局数据的基因集分析,研究该队列(复制队列)中基因表达与结局的关联。

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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