GSE336631:Clusterin表达有助于区分特发性多中心Castleman病与部分淋巴结病
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE336631_series_matrix.txt.gz),针对特发性多中心Castleman病(iMCD)多个临床亚型、病理相关疾病及对照的淋巴结组织进行bulk RNA测序和靶向基因表达定量

基本信息
资源简介
GSE336631:Clusterin表达有助于区分特发性多中心Castleman病与部分淋巴结病
Clusterin Expression Helps Distinguish Idiopathic Multicentric Castleman Disease from Select Lymphadenopathies
该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE336631_series_matrix.txt.gz),针对特发性多中心Castleman病(iMCD)多个临床亚型、病理相关疾病及对照的淋巴结组织进行bulk RNA测序和靶向基因表达定量。数据可用于探索iMCD不同临床亚型间的分子机制差异,并评估Clusterin表达在区分iMCD与部分淋巴结病中的分类价值(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 25 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):特发性多中心Castleman病(iMCD)是一种异质性细胞因子风暴疾病,涉及全身性炎症、具有特征性组织病理学的多中心淋巴结病以及危及生命的多器官功能障碍。患者可表现为从血小板减少、全身性水肿、发热/CRP升高、网状纤维骨髓纤维化、肾功能不全和器官肿大(iMCD-TAFRO)到血小板增多、高丙种球蛋白血症和浆细胞增多(iMCD-IPL)的症状,也有患者不属于上述任何一组(iMCD-NOS)。各临床亚型的分子机制尚未阐明,需要新的有效治疗。在此,我们对来自多个iMCD临床亚型、病理相关疾病和对照的淋巴结组织进行了bulk RNA测序和靶向基因表达定量。我们识别出249个上调的a
【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、GPL32993、9606。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE336631
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
特发性多中心型Castleman病(iMCD)是一种异质性细胞因子风暴疾病,涉及全身性炎症、具有特征性组织病理学的多中心淋巴结肿大以及危及生命的多器官功能障碍。患者可表现为从血小板减少、全身性水肿、发热/C反应蛋白(CRP)升高、网状纤维骨髓纤维化、肾功能不全和器官肿大(iMCD-TAFRO),到血小板增多、高丙种球蛋白血症和浆细胞增多(iMCD-IPL)等一系列症状,而部分患者不属于上述任何一组(iMCD-NOS)。各临床亚型之间的分子机制尚未阐明,需要新的有效治疗方法。在此,我们对来自多个iMCD临床亚型、病理相关疾病和对照组的淋巴结组织进行了批量RNA测序和靶向基因表达定量。我们在iMCD-TAFRO淋巴结组织中鉴定出249个上调基因和42个下调基因,这些基因富集于以下通路:血管生成、细胞增殖以及体液免疫和先天免疫反应的多个方面。
靶向基因表达分析揭示了所有三种iMCD临床亚型中共有的差异表达基因(DEGs),包括SPP1、XBP1、PRDM1和CLU。我们在每个iMCD临床亚型中识别出独特的DEGs,包括PLA2G2A、MSR1、IL8(iMCD-TAFRO),IL9、KIR3DL1、IL18RAP(iMCD-IPL),以及IL7、TLR8和CX3CR1(iMCD-NOS)。由于Clusterin(CLU)在iMCD中显著上调,而在相关病症中并未如此,我们进行了免疫组织化学检测,观察到Clusterin在iMCD患者淋巴结的生发中心和套区区域表达升高。总之,这项工作揭示了iMCD淋巴结中失调的信号通路,并提示Clusterin可能是一种新型生物标志物。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




