食蟹猕猴结核感染早期全血转录特征与肺部炎症严重程度关联数据集

该数据集来自 NCBI,为食蟹猕猴低剂量感染 Mycobacterium tuberculosis 后的纵向全血基因表达研究,同时用全血细胞计数和流式细胞术评估循环免疫细胞变化,并在感染后 6 个月通过临床诊断(活动性 vs 潜伏)和 18F-FDG 亲和性判定疾病严重程度

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL105589541
GSE84152: Early whole blood transcriptional signatures are associated with severity of lung inflammation in cynomolgus macaques with Mycobacterium tuberculosis infection

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

食蟹猕猴结核感染早期全血转录特征与肺部炎症严重程度关联数据集

Early whole blood transcriptional signatures are associated with severity of lung inflammation in cynomolgus macaques with Mycobacterium tuberculosis infection

该数据集来自 NCBI,为食蟹猕猴低剂量感染 Mycobacterium tuberculosis 后的纵向全血基因表达研究,同时用全血细胞计数和流式细胞术评估循环免疫细胞变化,并在感染后 6 个月通过临床诊断(活动性 vs 潜伏)和 18F-FDG 亲和性判定疾病严重程度。数据含 1 个文件 GSE84152_series_matrix.txt.gz,可用于分析感染后早期转录变化与活动性/潜伏结核及肺部炎症严重程度的关联(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该纵向数据集旨在评估食蟹猕猴低剂量感染 Mycobacterium tuberculosis 后全血基因表达的变化。除 mRNA 转录本丰度变化外,还使用全血细胞计数(CBC)和流式细胞术评估循环免疫细胞群体的变化。疾病严重程度通过临床诊断(活动性与潜伏)以及感染后 6 个月的 18F-氟脱氧葡萄糖(FDG 亲和性)确定。转录活性变化最大出现在感染后 20-56 天,此时观察到免疫相关转录本的最大活性。根据临床诊断对猕猴分层后,患有活动性疾病的猕猴表现出与人类活动性 TB 中观察到的相似特征。然而,活动性 TB 与潜伏性之间仅存在适度的转录差异

【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、GPL10558、9541。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=GSE84152

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 13 201,引用时请注意版本时效。

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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

该纵向数据集旨在评估食蟹猴低剂量结核分枝杆菌感染后全血基因表达的变化。除mRNA转录本丰度的变化外,还通过全血细胞计数(CBC)和流式细胞术评估了循环免疫细胞群体的变化。感染后6个月内,通过临床诊断(活动性与潜伏性)和18F-氟脱氧葡萄糖(FDG亲和力)确定疾病严重程度。转录活性变化最大出现在感染后20-56天,此时观察到免疫相关转录本的最大活性。根据临床诊断对猕猴进行分层后,患有活动性疾病的猕猴表现出与活动性结核病患者相似的表达特征。然而,活动性结核与潜伏感染猕猴之间仅观察到轻微的转录差异。作为一种替代分层方法,通过肺部FDG亲和力测量的肺部炎症严重程度将猕猴分为高FDG组和低FDG组。

感染后早期时间点,血液转录本活性与肺部炎症高度相关。按肺部FDG摄取高低分层的动物之间的差异表达特征,比按临床结局定义的组别所观察到的特征更强。此外,对感染前特征进行的基因水平分析表明,干扰素和炎症特征可能区分最终的临床结局以及感染前的肺部FDG亲和力。总之,本研究表明,猕猴模型中的转录变化重现了在人类Mtb感染中观察到的变化,同时为与疾病严重程度和结局相关的早期及感染前事件提供了新的见解。

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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