GSE32924:非皮损特应性皮炎皮肤以广泛终末分化缺陷和可变免疫异常为特征

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个系列矩阵文件,针对特应性皮炎(AD)患者的非皮损皮肤(ANL)与皮损皮肤(AL)以及正常人类皮肤进行基因组与组织学分析

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE32924: Nonlesional atopic dermatitis skin is characterized by broad terminal differentiation defects and variable immune abnormalities

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE32924:非皮损特应性皮炎皮肤以广泛终末分化缺陷和可变免疫异常为特征

Nonlesional atopic dermatitis skin is characterized by broad terminal differentiation defects and variable immune abnormalities

该数据集来自 NCBI GEO,包含 1 个系列矩阵文件,针对特应性皮炎(AD)患者的非皮损皮肤(ANL)与皮损皮肤(AL)以及正常人类皮肤进行基因组与组织学分析。研究比较 ANL、AL 各 12 例与正常皮肤 10 例,旨在判断 ANL 皮肤是否已存在表皮分化缺陷和免疫异常。数据可用于探索 AD 皮肤屏障异常与免疫激活的关系,并支持基于表达谱的样本分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 12 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特应性皮炎(AD)是一种常见的炎症性皮肤病,具有 T(H)2 和 T22 免疫极性。尽管近期数据显示部分患者存在表皮屏障缺陷的遗传易感性,但关于屏障异常与免疫反应在疾病起始中的作用仍存在根本性争论。对非皮损 AD(ANL)皮肤进行广泛研究,对于探索 AD 患者是否存在屏障异常的固有易感性、背景免疫激活或两者兼有是必要的。我们试图通过确定表征皮损 AD(AL)皮肤的表皮分化和免疫异常是否也反映在 ANL 皮肤中,来刻画 ANL 皮肤的特征。我们对 ANL 和 AL 皮肤病变(各 n = 12)与正常人类皮肤(n = 10)进行了基因组和组织学分析。我们发现 ANL 皮肤明显不同于正常

【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、GPL570、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=GSE32924

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE32924

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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

特应性皮炎(AD)是一种常见的炎症性皮肤病,具有T(H)2和T22免疫极性。尽管近期数据显示部分患者存在表皮屏障缺陷的遗传易感性,但关于屏障异常与免疫反应在疾病起始中的作用,仍存在根本性争论。对非皮损性AD(ANL)皮肤进行广泛研究,对于探讨AD患者是否存在屏障异常的固有易感性、背景免疫激活或两者兼有,是必要的。我们试图通过确定表征皮损性AD(AL)皮肤的表皮分化和免疫异常是否也反映在ANL皮肤中,来刻画ANL皮肤的特征。我们对ANL和AL皮肤病变(各n=12)与正常人皮肤(n=10)进行了基因组学和组织学分析。我们发现,就终末分化和某些免疫异常而言,ANL皮肤明显不同于正常皮肤,并且其皮肤中存在T细胞扩增。我们还表明,ANL皮肤具有可变的免疫表型,这在很大程度上由疾病范围和严重程度决定。

尽管受累与未受累特应性皮炎(AD)皮肤在广泛的终末分化异常方面大体相似,这或许解释了背景皮肤表型,但免疫相关基因表达的增高是AL与ANL皮肤之间最明显的差异之一,可能反映了临床疾病表型。我们的研究表明,系统性免疫激活可能在正常表皮表型的改变中发挥作用,正如ANL皮肤中免疫基因表达与疾病严重程度指数高度相关所提示的那样。

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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