BIOMAP特应性皮炎与银屑病生物标志物术语表：促进数据协调与跨队列分析

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Data Sheet 1_CHN1 as a potential predictive genetic biomarker for atopic dermatitis-related depression.zip
• DOI：10.3389/fimmu.2025.1677275.s003
• 发布日期：2025-11-17
• 文件数：1 个
• 文件总体积：27.75 MB
• 源站页面：https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_CHN1_as_a_potential_predictive_genetic_biomarker_for_atopic_dermatitis-related_depression_zip/30633233

命令行下载

curl -L -o "Data Sheet 1_CHN1 as a potential predictive genetic biomarker for atopic dermatitis-related depression.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/59604758"

文件清单

• Data Sheet 1_CHN1 as a potential predictive genetic biomarker for atopic dermatitis-related depression.zip（27.75 MB）

文件总体积 27.75 MB（源站 API 实测）。

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。

数据说明

引言近年来，特应性皮炎（AD）与抑郁症的共病问题日益受到关注，然而二者关联背后的免疫病理机制仍不明确。为填补这一空白，本研究旨在揭示免疫调控网络，并识别参与AD患者抑郁共病的关键遗传标志物。方法我们对20例伴或不伴抑郁的AD患者外周血单个核细胞（PBMCs）进行了RNA测序。通过整合生物信息学分析与机器学习，我们开展了加权基因共表达网络分析（WGCNA）、功能富集分析，并采用了最小绝对收缩和选择算子（LASSO）与支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的机器学习模型。此外，我们在一个由20名参与者组成的独立队列中进行了验证，以确认所识别的潜在关键基因的表达。结果与无抑郁的AD患者相比，伴抑郁的AD患者中共鉴定出394个差异表达基因（DEGs）。

加权基因共表达网络分析（WGCNA）识别出一个包含83个基因的粉色模块，该模块与抑郁症状密切相关。功能富集分析突出了与神经递质摄取及辅助性T细胞（Th）17分化负调控相关的生物学过程。此外，最小绝对收缩和选择算子（LASSO）及支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）机器学习模型一致识别出CHN1为AD伴抑郁患者中潜在的关键上调基因。CHN1的表达水平与Th2和Th17细胞因子特征、医院焦虑抑郁量表-抑郁（HADS-D）评分及湿疹面积和严重程度指数（EASI）呈正相关。在20名参与者的独立队列中的验证证实了CHN1在抑郁AD患者中的显著上调。讨论综上，这些发现揭示了AD相关抑郁背后先前未被认识的免疫炎症轴，并且

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.3389/fimmu.2025.1677275.s003（source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_CHN1_as_a_potential_predictive_genetic_biomarker_for_atopic_dermatitis-related_depression_zip/30633233）。