GSE53795:早期炎症性痤疮皮损中Th17通路被激活

该数据集来自NCBI GEO,包含早期炎症性痤疮皮损的基因表达谱芯片数据,使用Affymetrix GeneChip平台(GPL570)检测痤疮患者皮损与非皮损皮肤的转录组差异

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE53795: Th17 pathway is activated in early inflamed acne lesions

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

GSE53795:早期炎症性痤疮皮损中Th17通路被激活

Th17 pathway is activated in early inflamed acne lesions

该数据集来自NCBI GEO,包含早期炎症性痤疮皮损的基因表达谱芯片数据,使用Affymetrix GeneChip平台(GPL570)检测痤疮患者皮损与非皮损皮肤的转录组差异。研究聚焦Th17谱系特征性细胞因子在皮损中的显著升高,并通过RT-PCR在独立患者群体中验证IL-17表达上调,同时涉及Th17分化相关细胞因子及促炎因子、Th1标志物的RNA水平变化。数据可用于探索痤疮炎症机制、Th17通路激活特征及皮肤疾病表达谱分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 03 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):痤疮炎症机制尚不明确。本研究在两个独立患者群体中开展,聚焦早期炎症性痤疮中适应性免疫和固有免疫的激活。从痤疮患者的皮损和非皮损皮肤采集活检组织。银屑病患者和健康志愿者被纳入研究用于比较(未包含在记录中)。使用Affymetrix Genechips,我们观察到与未受累皮肤相比,痤疮皮损中Th17谱系的特征性细胞因子显著升高。IL-17表达增加在两个独立患者群体中通过实时qPCR(RT-PCR)得到确认。参与Th17谱系分化的细胞因子(IL-1beta、IL-6、TGF-beta;IL23p19)在RNA水平上显著诱导。此外,促炎细胞因子(IL-8、TNF-α)、Th1标志物(IL12p40、CXCR3、T-bet、IFN-gamma)、T

【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=GSE53795

【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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    • 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

痤疮中炎症的机制尚不明确。本研究在两个独立的患者群体中进行,聚焦于早期炎症性痤疮中适应性免疫和固有免疫的激活。从痤疮患者的皮损和非皮损皮肤采集活检组织。研究纳入银屑病患者和健康志愿者作为对照(未纳入记录)。使用Affymetrix Genechips,我们观察到与未受累皮肤相比,痤疮皮损中Th17谱系的特征性细胞因子显著升高。IL-17表达的增加在两个独立的患者群体中通过实时qPCR(RT-PCR)得到证实。参与Th17谱系分化的细胞因子(IL-1beta、IL-6、TGF-beta;IL23p19)在RNA水平上显著诱导。此外,促炎细胞因子(IL-8、TNF-α)、Th1标志物(IL12p40、CXCR3、T-bet、IFN-gamma)、T调节细胞标志物(Foxp3、IL-10、TGF-β)以及抗菌肽(S100A7、S100A9、LNC2、hBD2、hBD3、hCAP18)均被诱导。重要的是,免疫组织化学显示痤疮皮损中IL-17A阳性T细胞和CD83树突状细胞数量显著增加。

总之,我们的结果表明痤疮皮损中存在IL17A阳性T细胞以及Th17相关细胞因子的激活,提示Th17通路可能在该疾病过程中发挥关键作用,为治疗提供了新的靶点。

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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