跨单基因、获得性及COVID19相关自身免疫病的可扩展PhIP-Seq自身抗体发现
该数据集利用高通量噬菌体免疫沉淀测序(PhIP-Seq)技术,生成了一份涵盖多种自身免疫与炎症性疾病(包括APS1、IPEX、RAG缺陷、川崎病、MIS-C及不同严重程度COVID-19)的蛋白质组水平自身抗体数据,数据模态为基于血清样本的蛋白质相互作用测序数据,主要用于通过机器学习方法发现疾病特异性自身抗原、预测疾病状态,并深入探究相关免疫失调机制与生物标志物。

基本信息
资源简介
跨单基因、获得性及COVID19相关自身免疫病的可扩展PhIP-Seq自身抗体发现
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Autoantibody discovery across monogenic, acquired, and COVID19-associated autoimmunity with scalable PhIP-Seq》。
【数据内容】
源站原始描述:Phage Immunoprecipitation-Sequencing (PhIP-Seq) allows for unbiased, proteome-wide autoantibody discovery across a variety of disease settings, with identification of disease-specific autoantigens providing new insight into previously poorly understood forms of immune dysregulation. Despite several successful implementations of PhIP-Seq for autoantigen discovery, including our previous work (Vazquez et al. 2020), current protocols are inherently difficult to scale to accommodate large cohorts of…
【主题与分类】
主题标签:COVID19、PhIP-Seq、autoantibody、IPEX、APS1、Autoantigen。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:7d1987da8410cb12262bb312adb840a255a3faddbedd2fe3b8820c41708fda49
下载信息
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使用方式
数据集获取
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集基于噬菌体免疫沉淀测序(PhIP-Seq)技术,旨在实现无偏、全蛋白质组水平的自身抗体发现,覆盖多种疾病背景。数据集包含来自不同病因的自身免疫和炎症性疾病患者的样本,具体包括自身免疫性多内分泌腺病综合征1型(APS1)、免疫失调-多内分泌腺病-肠病-X连锁综合征(IPEX)、RAG1/2缺陷、川崎病(KD)、儿童多系统炎症综合征(MIS-C)以及轻度和重度COVID-19。数据通过开发并验证的高通量PhIP-Seq扩展方案生成,其构建目的是为了克服传统方法难以扩展到大型队列(包括大量病例和健康对照)的局限性。该数据集支持机器学习方法的应用,以实现对疾病状态的稳健预测,并识别与特定疾病相关的自身抗原,从而为先前了解不足的免疫失调形式提供新的见解。主要研究方向包括自身免疫性疾病的生物标志物发现、疾病机制解析以及COVID-19相关免疫反应的探索。
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