免疫检查点抑制剂诱导扁平苔藓与自发性扁平苔藓在临床、组织学和基因表达水平差异的补充材料

该数据集包含基因表达(通过NanoString平台测量的730个基因)、细胞分布(基于数据库算法计算)和临床表格数据(患者特征与治疗反应),主要研究免疫检查点抑制剂诱导的扁平苔藓与自发性扁平苔藓在临床、组织学和基因表达水平上的差异,用于免疫相关皮肤病的分子机制探索和生物标志物识别。

Mendeley Data
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免疫检查点抑制剂副作用扁平苔藓基因表达
Suppl. material "Checkpoint Inhibitor-induced lichen planus differs from spontaneous lichen planus on the clinical, histological and gene expression level"

基本信息

大小
0.001238548 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v2

资源简介

免疫检查点抑制剂诱导扁平苔藓与自发性扁平苔藓在临床、组织学和基因表达水平差异的补充材料

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Suppl. material "Checkpoint Inhibitor-induced lichen planus differs from spontaneous lichen planus on the clinical, histological and gene expression level"》。源站首次发布:2024-02-07。

【数据内容】

源站原始描述:Suppl. Figure 1. Gene expression analysis of lichen planus subtypes reveals notable differences in the gene expression profiles of immune-related Lichen planus, spontaneous Lichen planus and non-disease controls. (A) Heatmap showing the hierarchical clustering of 730 analyzed genes using NanoString. Volcanoplots of showing log2 fold change on x axis (cutoff at fold change =1.5 and -1.5); log10 (padj) with cutoff at p adj. = 0.05 on y axis; up- (green) and downregulated (purple) genes in irLP vs…

【数据结构与技术规格】

文件数 7 个,合计 1.24 MB。数据集 DOI:10.17632/ffzjcnfmcg.2。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/ffzjcnfmcg

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/ffzjcnfmcg

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  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

该数据集是Mendeley Data上公开的补充材料,用于研究免疫检查点抑制剂(ICI)诱导的扁平苔藓(irLP)与自发性扁平苔藓(LP)之间的差异。数据集包含基因表达分析(通过NanoString平台测量730个基因)、细胞分布计算(基于PanglaoDB和Cell Atlas数据库算法)以及临床患者特征(如ICI治疗持续时间、反应等)。数据以热图、火山图和表格形式呈现,主要研究方向包括免疫相关皮肤病的分子机制、基因表达谱比较、以及ICI副作用的生物标志物识别,适用于皮肤病学、免疫学和精准医疗领域的研究。

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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