嗜酸性筋膜炎与硬斑病共享炎症性细胞死亡、自身DNA识别及JAK/STAT信号基因特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE278882

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

嗜酸性筋膜炎（EF）和硬斑病的发病机制尚不清楚。我们通过基因表达谱分析、Ingenuity通路分析和免疫染色，对EF和硬斑病患者的皮肤活检样本与成人健康皮肤（HS）进行了比较分析。EF的基因表达与硬斑病存在显著重叠。EF和硬斑病共享51/61个差异表达基因（DEG）、80/99条经典通路以及40/51个上游调控因子。尽管两种疾病的组织学表现均呈少炎症性，但均表现出强烈的T细胞活化和细胞毒性特征，提示少量T细胞可能驱动损伤、炎症和纤维化。EF和硬斑病共享坏死性凋亡、自身DNA识别、cGAS/STING激活、I型、II型和III型干扰素信号通路诱导以及纤维化的特征。EF中有7个JAK/STAT分子显著上调，硬斑病中有9个上调。与HS相比，TYK2是EF（p=0.0007）和硬斑病（p=0.0002）中上调最显著的JAK分子。免疫染色显示，两种疾病中T细胞、树突状细胞和巨噬细胞内均存在活化的干扰素相关分子JAK1和STAT1。

本研究识别了EF与硬斑病的共同分子机制，并证明这两种疾病在病理生理学上具有高度相似性。我们的研究结果表明，靶向抑制JAK/STAT分子及坏死性凋亡介质可能有助于治疗这些纤维化疾病。

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。