PRJNA147367:Fiorentino 2006-7 皮肌炎、狼疮与对照皮肤

源站描述显示,研究分析了皮肌炎皮肤与健康对照的全基因组表达数据,观察到干扰素诱导基因在皮肌炎皮肤中显著上调,并涉及炎症、补体激活及表皮活化与分化等基因模块;该干扰素特征也见于狼疮和皮肤单纯疱疹-2感染,在银屑病中程度较轻,而在特应性皮炎、过敏性接触性皮炎、寻常痤疮、系统性硬化症和局限性硬皮病/莫菲亚

sra
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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA147367: Fiorentino 2006-7 dermatomyositis, lupus, control skin

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA147367:Fiorentino 2006-7 皮肌炎、狼疮与对照皮肤

该数据集来自 NCBI,英文名为 PRJNA147367: Fiorentino 2006-7 dermatomyositis, lupus, control skin,主题标签为 Transcriptome or Gene expression。源站描述显示,研究分析了皮肌炎皮肤与健康对照的全基因组表达数据,观察到干扰素诱导基因在皮肌炎皮肤中显著上调,并涉及炎症、补体激活及表皮活化与分化等基因模块;该干扰素特征也见于狼疮和皮肤单纯疱疹-2感染,在银屑病中程度较轻,而在特应性皮炎、过敏性接触性皮炎、寻常痤疮、系统性硬化症和局限性硬皮病/莫菲亚中缺失或较弱。数据可用于皮肤炎症性疾病的基因表达分类与干扰素特征比较研究(来源 ncbi.n。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:皮肌炎(DM)是一种主要影响皮肤、肌肉和肺的自身免疫性疾病。DM 皮肤炎症的发病机制尚不清楚。方法与发现:我们分析了 DM 皮肤的全基因组表达数据,并将其与健康对照的数据进行比较。我们观察到 DM 皮肤中干扰素(IFN)诱导基因的显著上调,以及涉及炎症、补体激活和表皮活化与分化的其他几个基因模块。DM 特征中的干扰素(IFN)诱导基因不仅存在于 DM 和狼疮中,也存在于皮肤单纯疱疹-2感染中,并在银屑病中程度较轻。该 IFN 特征在特应性皮炎、过敏性接触性皮炎、寻常痤疮、系统性硬化症和局限性硬皮病/莫菲亚中缺失或微弱存在。我们观察到 IFN 特征

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA147367

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA147367

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    • 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

背景:皮肌炎(DM)是一种主要累及皮肤、肌肉和肺的自身免疫性疾病。DM皮肤炎症的发病机制尚不清楚。方法与发现:我们分析了DM皮肤的全基因组表达数据,并将其与健康对照的数据进行比较。我们观察到DM皮肤中干扰素(IFN)诱导基因显著上调,以及其他几个与炎症、补体激活以及表皮活化和分化相关的基因模块。DM特征中的干扰素(IFN)诱导基因不仅存在于DM和狼疮中,也存在于皮肤单纯疱疹-2感染中,并在较小程度上存在于银屑病中。该IFN特征在特应性皮炎、过敏性接触性皮炎、寻常痤疮、系统性硬化症和局限性硬皮病/莫菲亚中缺失或微弱存在。基于体外IFN刺激表达特征,我们观察到DM皮肤中的IFN特征似乎与I型IFN的关系比II型IFN更密切。然而,DM皮肤中IFN mRNA的定量显示,大多数已知的I型IFN以及IFNγ在DM皮肤中过表达。

此外,IFN-beta和IFN-gamma(而非其他I型IFN)的转录水平与DM皮肤中体内IFN转录反应的程度高度相关。总体设计:疾病状态设计

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。

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