结核ESAT6-Fc2a缓解小鼠过敏性哮喘机制的全转录组分析

研究基于OVA诱导的小鼠过敏性哮喘模型,使用ESAT6-Fc2a融合蛋白治疗,通过转录组测序筛选相关基因并进行富集分析,聚焦显著差异通路,后续计划用q-PCR验证

geo
浏览 7
基因组预测GPL2347910090
GSE274427: Full transcriptome analysis of the mechanism of tuberculosis ESAT6-Fc2a in alleviating allergic asthma in mice

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

结核ESAT6-Fc2a缓解小鼠过敏性哮喘机制的全转录组分析

Full transcriptome analysis of the mechanism of tuberculosis ESAT6-Fc2a in alleviating allergic asthma in mice

该数据集为GSE274427,来源于NCBI,包含1个文件(GSE274427_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱分析。研究基于OVA诱导的小鼠过敏性哮喘模型,使用ESAT6-Fc2a融合蛋白治疗,通过转录组测序筛选相关基因并进行富集分析,聚焦显著差异通路,后续计划用q-PCR验证。数据可用于探索结核ESAT6-Fc2a缓解过敏性哮喘的分子机制及候选基因与通路(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在早期,构建了OVA诱导的小鼠过敏性哮喘模型并用ESAT6-Fc2a融合蛋白治疗,证明ESAT6-Fc2a融合蛋白可减少肺部炎症细胞浸润并对哮喘有治疗作用。为进一步探究作用机制,我们进行了转录组学测序,筛选出相关基因,对其进行富集,并聚焦于具有显著差异的通路。后期将进行q-PCR实验进行验证。

【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:GPL23479、10090。本站分类:呼吸系统疾病/肺结核。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE274427

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 09 202,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=GSE274427

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

在早期阶段,构建了OVA诱导的小鼠过敏性哮喘模型,并用ESAT6-Fc2a融合蛋白进行治疗,证实ESAT6-Fc2a融合蛋白能够减少肺部炎症细胞浸润,对哮喘具有治疗作用。为进一步探究其作用机制,我们开展了转录组学测序,筛选出相关基因,对其进行富集分析,并重点关注差异显著的信号通路。后期将通过q-PCR实验进行验证。

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