PRJNA324717:急性阑尾炎全血转录组谱鉴定生物标志物及潜在过程

该数据集来自NCBI,包含急性阑尾炎患者与其他腹部疾病患者的全血RNA微阵列转录组数据。研究通过全基因组表达谱分析,以倍数变化大于2且p值小于0.05筛选差异表达基因,在发现集中鉴定出37个差异表达基因,并利用包含呼吸道感染患者在内的独立验证集构建偏最小二乘判别(PLSD)预测模型

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA324717: Acute Appendicitis: Transcript Profiling of blood identifies promising biomarkers and potential underlying processes

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

PRJNA324717:急性阑尾炎全血转录组谱鉴定生物标志物及潜在过程

该数据集来自NCBI,包含急性阑尾炎患者与其他腹部疾病患者的全血RNA微阵列转录组数据。研究通过全基因组表达谱分析,以倍数变化大于2且p值小于0.05筛选差异表达基因,在发现集中鉴定出37个差异表达基因,并利用包含呼吸道感染患者在内的独立验证集构建偏最小二乘判别(PLSD)预测模型。数据可用于阑尾炎生物标志物筛选、腹部疾病鉴别诊断分类模型开发及潜在病理过程研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:在没有计算机断层扫描的情况下,急性阑尾炎的诊断可能出奇地困难,而计算机断层扫描会带来显著的辐射暴露。研究对急性阑尾炎患者与其他腹部疾病患者的全血RNA应用全基因组表达谱分析,以鉴定阑尾炎的生物标志物。从一大群急诊患者中,确定了一个由手术确诊的阑尾炎或其他原因腹痛患者组成的发现集。通过微阵列对全血RNA进行表达谱分析,并按倍数变化(>2)和p值(<0.05)的组合过滤RNA水平。另一组患者(包括呼吸道感染患者)用于验证偏最小二乘判别(PLSD)预测模型。结果:转录谱分析在阑尾炎中鉴定出37个差异表达基因(DEG)

【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/PRJNA324717

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA324717

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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:在没有计算机断层扫描(CT)的情况下,急性阑尾炎的诊断可能出乎意料地困难,而CT检查会带来显著的辐射暴露。为识别阑尾炎的生物标志物,研究者对急性阑尾炎患者与其他腹部疾病患者的全血RNA进行了全基因组表达谱分析。从一个大型急诊患者队列中,确定了一个由手术确诊的阑尾炎或因其他原因腹痛的患者组成的发现集。通过微阵列对全血RNA进行表达谱分析,并按照倍数变化(>2)和p值(<0.05)联合标准对RNA水平进行筛选。另用一组患者(包括呼吸道感染患者)验证偏最小二乘判别(PLSD)预测模型。结果:转录谱分析在阑尾炎患者与腹痛患者之间鉴定出37个差异表达基因(DEG)。该DEG列表涉及3个主要本体:感染相关、炎症相关和核糖体加工。

阑尾炎患者的中性粒细胞防御素mRNA(DEFA1,3)水平较低,但碱性磷酸酶(ALPL)和白细胞介素-8受体-β(IL8RB)水平较高,这一结果在采用微滴式数字PCR(ddPCR)的60例患者较大队列中得到证实。结论:急性阑尾炎患者的中性粒细胞先天防御系统相关因子的mRNA表达水平存在可检测的变化。较低的防御素mRNA水平提示,阑尾炎患者的免疫细胞并非由病原体直接激活,而是由感染微环境中的可扩散因子致敏。所检测的生物标志物与既往证据一致,即阑尾中形成生物膜的细菌可能是阑尾炎的重要因素。总体设计:根据临床诊断将40份样本分为发现集和验证集,并按条件分析组内差异基因表达。

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

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