GSE330551:Th2预激固有免疫放大定义特应性皮炎独特内型

研究整合 30 项研究、超过 1,300 份皮损与非皮损皮肤转录组,识别出两种稳定的 AD 内型,共享屏障破坏与 2 型活化的皮损核心程序;内型 2 以 108 基因固有免疫炎症特征、髓系浸润增加及金黄色葡萄球菌相关菌群失调为特点

geo
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基因组分类GPL185739606
GSE330551: Th2-primed innate immune amplification defines a distinct atopic dermatitis endotype

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE330551:Th2预激固有免疫放大定义特应性皮炎独特内型

Th2-primed innate immune amplification defines a distinct atopic dermatitis endotype

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Th2-primed innate immune amplification defines a distinct atopic dermatitis endotype,聚焦特应性皮炎(AD)的分子内型。研究整合 30 项研究、超过 1,300 份皮损与非皮损皮肤转录组,识别出两种稳定的 AD 内型,共享屏障破坏与 2 型活化的皮损核心程序;内型 2 以 108 基因固有免疫炎症特征、髓系浸润增加及金黄色葡萄球菌相关菌群失调为特点。数据可用于 AD 内型分类、治疗反应预测及分子机制探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 11 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特应性皮炎(AD)在临床上具有异质性,但可重复的分子内型仍未完全明确。通过整合来自 30 项研究的超过 1,300 份皮损与非皮损皮肤转录组,我们识别出两种稳健的 AD 内型,它们共享一个保守的皮损核心程序,即屏障破坏和 2 型活化。与内型 1(62%)相比,内型 2(38%)以紧凑的 108 基因固有免疫炎症特征(包括 IL1B 和 IL6)、髓系浸润增加以及与金黄色葡萄球菌相关的菌群失调为特征。内型归属在纵向数据集中保持稳定,全身治疗时仅出现有限、非系统性的转换。对试验和观察数据的分析提供了初步证据,表明与内型 1 相比,内型 2 在 dupilumab 治疗下临床反应较低且残留分子活性较高。交互建模

【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:GPL18573、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=GSE330551

【使用注意】

· 源站最后修改于 May 13 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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)在临床上具有异质性,但可重复的分子内型仍未完全明确。通过整合来自30项研究的超过1,300份皮损与非皮损皮肤转录组,我们识别出两种稳健的AD内型,它们共享一个保守的皮损核心程序,即屏障破坏和2型活化。与内型1(62%)相比,内型2(38%)以紧凑的108基因固有免疫炎症特征(包括IL1B和IL6)、髓系浸润增加以及与金黄色葡萄球菌相关的菌群失调为特征。内型分型在纵向数据集中保持稳定,全身治疗下仅出现有限且非系统性的转换。对试验和观察数据的分析提供了初步证据,表明与内型1相比,内型2在度普利尤单抗治疗下临床应答较低且残余分子活性较高。对Th2和固有免疫模块活性的交互建模揭示了一种Th2放大的固有免疫状态,可预测内型2,这与功能实验相平行,在功能实验中IL-1b/IL-6与Th2细胞因子协同作用,加剧角质形成细胞炎症并损害角质形成细胞分化。

我们的发现为阿尔茨海默病的生物学多样性提供了新见解,并为机制分层奠定了坚实基础,对治疗策略具有重要意义。

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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