TREX1缺陷中DNA损伤代谢受损促进自身免疫

该数据集包含基于转录组分析的基因表达数据,涉及系统性红斑狼疮和AGS患者的超过9000个转录本,以及TREX1缺陷细胞在氧化应激下的转录谱,主要模态为基因表达文本数据,用于研究DNA损伤代谢异常如何通过激活先天免疫通路促进自身免疫疾病,特别是TREX1缺陷相关的发病机制。

Universitätsklinikum Carl Gustav Carus an der Technischen Universität DresdenUniversitätsklinikum Carl Gustav Carus an der Technischen Universität Dresden
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 41
DNA损伤自身免疫性疾病
Impaired DNA damage metabolism promotes autoimmunity in TREX1 deficiency

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

TREX1缺陷中DNA损伤代谢受损促进自身免疫

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Impaired DNA damage metabolism promotes autoimmunity in TREX1 deficiencyÂ》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Constitutive low level DNA damage is linked to innate immune activation. Hierarchical clustering of over 9000 transcripts revealed remarkably similar profiles in a patient with lupus erythematosus and a patient with AGS with up-regulation of genes involved in DNA damage signaling, p53-inducible genes, senescence-associated genes as well as up-regulation of interferon-stimulated genes. Transcriptional profiling of fibroblasts exposed to oxidative stress showed a marked up-regulation of genes invo…

【主题与分类】

主题标签:人、皮肤、转录组。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=8e8d65c1b2e55e427c2d5af94cc1e846

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 27230542

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源站:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=8e8d65c1b2e55e427c2d5af94cc1e846

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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

该数据集聚焦于TREX1缺陷导致的DNA损伤代谢异常与自身免疫疾病之间的关联。数据包含对系统性红斑狼疮患者和AGS患者转录组(超过9000个转录本)的分析结果,显示DNA损伤信号通路、p53诱导基因、衰老相关基因以及干扰素刺激基因的上调。此外,通过比较TREX1缺陷细胞与野生型细胞在氧化应激下的转录谱,揭示了DNA复制/修复和复制许可相关基因的显著上调,表明存在大量复制应激。数据来源于干细胞与再生医学数据中心,主要应用于自身免疫疾病机制研究、DNA损伤响应与免疫激活的交叉领域探索。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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