GSE63741:人类炎症性皮肤病基因表达分析

数据可用于比较不同炎症性皮肤病的基因表达模式,并支持基于表达谱的疾病分类研究(来源 NCBI)。源站首次发布:Dec 01 201

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL194719606
GSE63741: Gene Expression Analyses of Homo sapiens Inflammatory Skin Diseases

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

GSE63741:人类炎症性皮肤病基因表达分析

Gene Expression Analyses of Homo sapiens Inflammatory Skin Diseases

该数据集来自 NCBI,标题为 Gene Expression Analyses of Homo sapiens Inflammatory Skin Diseases,包含 1 个文件 GSE63741_series_matrix.txt.gz,作者为 Joerg Wenzel。源站描述显示其针对人类炎症性皮肤病全皮肤活检组织进行转录谱分析,覆盖 Psoriasis、Atopic Dermatitis、Lichen planus、Contact Eczema 与 Healthy control 等组别。数据可用于比较不同炎症性皮肤病的基因表达模式,并支持基于表达谱的疾病分类研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 01 201。

【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、GPL19471、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=GSE63741

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 05 201,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=GSE63741

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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

人类炎症性皮肤病(全皮肤活检)的转录谱分析:银屑病(Pso)与特应性皮炎(AD)、扁平苔藓(Li)、接触性湿疹(KE)及健康对照(KO)的比较

近年来,多种基因和蛋白质被认定为银屑病的潜在生物标志物,银屑病是全球最常见的炎症性皮肤病之一。然而,这些标志物大多并非银屑病特异性,在其他炎症性疾病中也可发现。我们对150名银屑病患者及其他炎症性皮肤病(特应性皮炎、扁平苔藓、接触性湿疹及健康对照)的基因表达谱进行了无监督聚类分析。我们鉴定出一组IL-17/TNFα相关基因,其在银屑病中特异性表达,其中IL-36γ是最突出的标志物。在随后的免疫组织学分析中,IL-36γ被证实仅在银屑病皮损中表达。研究发现,外周血血清IL-36γ水平与疾病活动度密切相关,且在抗TNFα治疗后下降。

此外,研究发现IL-36γ免疫组织化学在组织学上对银屑病与湿疹的鉴别诊断具有辅助价值,尤其在诊断困难的病例中。这些特征凸显了IL-36γ作为银屑病患者有价值的生物标志物,既可用于诊断目的,也可用于临床病程中疾病活动度的评估。此外,由于IL-36γ在银屑病皮肤炎症中对TNFα和IL-17通路可能发挥放大作用,它也可能成为未来的药物靶点。近年来,多种基因和蛋白质被凸显为银屑病的潜在生物标志物,银屑病是全球最常见的炎症性皮肤病之一。然而,这些标志物大多并非银屑病特异性,在其他炎症性疾病中也可发现。我们对150例银屑病患者及其他炎症性皮肤疾病患者的基因表达谱进行了无监督聚类分析

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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