GSE306437:独特B细胞与浆细胞特征区分化脓性汗腺炎、银屑病与特应性皮炎
该数据集来自NCBI GEO,包含对19例健康对照、15例化脓性汗腺炎(HS)、21例银屑病(PsO)和15例特应性皮炎(AD)皮损进行的bulk RNA测序数据,旨在直接比较三种炎症性皮肤病的转录组差异,识别定义HS炎症的独特生物学特征

基本信息
资源简介
GSE306437:独特B细胞与浆细胞特征区分化脓性汗腺炎、银屑病与特应性皮炎
Unique B and plasma cell signature differentiates hidradenitis suppurativa from psoriasis and atopic dermatitis.
该数据集来自NCBI GEO,包含对19例健康对照、15例化脓性汗腺炎(HS)、21例银屑病(PsO)和15例特应性皮炎(AD)皮损进行的bulk RNA测序数据,旨在直接比较三种炎症性皮肤病的转录组差异,识别定义HS炎症的独特生物学特征。数据可用于探索HS、PsO与AD之间的分子分型与鉴别诊断标志物,尤其聚焦B细胞与浆细胞相关信号(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 化脓性汗腺炎(HS)、银屑病(PsO)和特应性皮炎(AD)是炎症性皮肤病,尽管共享一些免疫通路,但具有独特的疾病发病机制和不同的病理学。例如,Th17细胞是PsO发病机制的核心,也与HS炎症有关。另一方面,AD经典上被称为Th2介导的疾病,然而与健康个体相比,HS患者中AD的发病率是其两倍,表明HS与AD之间存在关联。目的 迄今为止,HS、PsO和AD的转录组学尚未被直接比较。因此,本研究旨在评估HS、PsO和AD皮损之间的转录组差异,以识别定义HS炎症的生物学特征。方法 对19例健康对照、15例HS、21例PsO和15例AD皮损进行了bulk RNA测序
【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:GPL20301、9606。本站分类:皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306437
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 14 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 化脓性汗腺炎(HS)、银屑病(PsO)和特应性皮炎(AD)是炎症性皮肤病,尽管它们共享一些免疫通路,但具有独特的发病机制和不同的病理特征。例如,Th17细胞是PsO发病机制的核心,也与HS炎症有关。另一方面,AD通常被称为Th2介导的疾病,然而与健康个体相比,HS患者患AD的可能性是前者的两倍,表明HS与AD之间存在关联。目的 迄今为止,尚未直接比较HS、PsO和AD的转录组学。因此,本研究旨在评估HS、PsO和AD皮损之间的转录组学差异,以确定定义HS炎症的生物学特征。方法 对19例健康对照、15例HS、21例PsO和15例AD皮损皮肤样本进行了批量RNA测序。结果 主成分分析(PCA)发现,与健康对照皮肤相比,HS皮损具有独特的转录组,炎症介质表达增加,炎症通路更为活跃,包括TNF、IL-17和B细胞信号通路。
PsO皮损以强烈的IL-17特征为定义,虽然HS皮损中也存在IL-17特征,但HS通过独特的B细胞特征与PsO皮损相区分。与AD皮损相比,HS皮损具有更复杂的炎症特征,涉及TNF、B细胞和NLR信号传导,而AD皮损中Th2相关基因高表达。加权基因共表达分析提示T细胞信号传导和表皮发育是PsO皮损的重要特征,而HS皮损可通过补体激活、B细胞信号传导和成纤维细胞相关通路来定义,提示HS中存在瘢痕形成的潜在可能。细胞类型去卷积分析发现PsO中角质形成细胞和T细胞富集,AD中Th2细胞富集,HS中B细胞和浆细胞富集。最后,基因表达
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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