特应性皮炎合并疱疹性湿疹患者新基因特征鉴定数据集

该数据集来自 NCBI,标题为特应性皮炎合并疱疹性湿疹患者新基因特征鉴定,包含 1 个文件 GSE60481_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱、平台 GPL11154 和物种 9606

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基因组分类GPL111549606
GSE60481: Identification of novel gene signatures in patients with atopic dermatitis complicated by eczema herpeticum

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

特应性皮炎合并疱疹性湿疹患者新基因特征鉴定数据集

Identification of novel gene signatures in patients with atopic dermatitis complicated by eczema herpeticum

该数据集来自 NCBI,标题为特应性皮炎合并疱疹性湿疹患者新基因特征鉴定,包含 1 个文件 GSE60481_series_matrix.txt.gz,主题标签涉及高通量测序表达谱、平台 GPL11154 和物种 9606。源站描述指出部分特应性皮炎患者易发生播散性单纯疱疹病毒感染即疱疹性湿疹,目前缺乏识别这类患者的生物标志物。数据可用于探索相关基因表达特征,辅助识别 ADEH+ 患者(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 18 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:一部分特应性皮炎(AD)患者易发生播散性单纯疱疹病毒(HSV)感染,即疱疹性湿疹(ADEH+)。目前缺乏识别 ADEH+ 的生物标志物。

【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:GPL11154、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=GSE60481

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 08 202,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=GSE60481

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  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  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

背景:一部分特应性皮炎(AD)患者易发生播散性单纯疱疹病毒(HSV)感染,即疱疹性湿疹(ADEH+)。目前缺乏能够识别ADEH+的生物标志物。目的:在外周血单个核细胞(PBMCs)中寻找新的ADEH+基因特征。方法:采用RNA测序(RNA-seq)方法,利用来自ADEH+和无EH病史的AD患者(ADEH-)的PBMCs评估整体转录变化。候选基因通过qPCR或ELISA进行确认。结果:与ADEH- PBMCs相比,ADEH+ PBMCs在HSV-1刺激后转录组出现明显变化:792个基因在错误发现率(FDR)< 0.05(ANOVA)水平上差异表达,15个I型和III型干扰素(IFN)基因位列ADEH+中下调最显著的20个基因之中。我们进一步验证,与ADEH-和正常对照相比,ADEH+的HSV-1刺激PBMCs中IFN-α和IL-29的mRNA及蛋白水平显著降低。Ingenuity通路分析(IPA)表明,基于其靶基因的下调,I型和III型IFN的上游调控因子IRF3和IRF7在ADEH+中显著受到抑制。

此外,我们发现,在HSV-1刺激的ADEH+受试者PBMC中,IRF3和IRF7的基因表达显著降低。结论:与ADEH-相比,ADEH+的PBMC在暴露于HSV-1后表现出独特的免疫反应。ADEH+中IRF3和IRF7先天免疫通路的抑制可能是增加对播散性病毒感染易感性的重要机制。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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