血友病A大鼠急性关节积血引发局部与全身促炎反应

该数据集来自 NCBI GEO(GSE85051),研究血友病 A 大鼠膝关节出血后 24 小时内的局部与全身炎症反应。实验包含针诱导膝关节出血组(n=83)与假手术组(n=41),在 0-24 小时多个时间点采集血液,24 小时采集滑液、关节内膝组织及腘淋巴结,用于细胞因子和趋化因子表达谱分析

geo
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时间序列分类Expression profiling by arrayGPL1711710116
GSE85051: Acute hemarthrosis in the hemophilia A rat generates a local and systemic pro-inflammatory response

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

血友病A大鼠急性关节积血引发局部与全身促炎反应

Acute hemarthrosis in the hemophilia A rat generates a local and systemic pro-inflammatory response

该数据集来自 NCBI GEO(GSE85051),研究血友病 A 大鼠膝关节出血后 24 小时内的局部与全身炎症反应。实验包含针诱导膝关节出血组(n=83)与假手术组(n=41),在 0-24 小时多个时间点采集血液,24 小时采集滑液、关节内膝组织及腘淋巴结,用于细胞因子和趋化因子表达谱分析。数据可用于探索出血相关炎症信号及抗 FVIII 免疫应答的早期机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 01 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在血友病 A(HA)患者中,与出血同期(按需)使用凝血因子 VIII(FVIII)制品进行替代治疗,似乎会增加产生抗药抗体(即抑制物)的风险。出血部位的组织损伤和炎症所形成的危险信号环境被认为促成了抗 FVIII 反应。然而,这种炎症反应的性质尚未完全清楚。本研究的目的是表征 HA 大鼠膝关节出血后最初 24 小时内局部和全身的炎症反应。HA 大鼠接受针诱导膝关节出血(n=83)或假手术(n=41)。在损伤/假手术后 0-24 小时的选定时间点采集血样。在 24 小时采集滑液以及关节内膝组织和腘淋巴结。细胞因子和趋化因子

【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、GPL17117、10116。本站分类:损伤、中毒及外因。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE85051

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 07 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

在血友病A(HA)患者中,使用凝血因子VIII(FVIII)制品在出血时进行替代治疗(按需治疗)似乎会增加产生抗药抗体(即抑制物)的风险。目前认为,以出血部位组织损伤和炎症为特征的危险信号环境促进了抗FVIII反应的发生。然而,这种炎症反应的性质尚未完全明确。本研究的目的是表征HA大鼠膝关节出血后最初24小时内局部和全身的炎症反应。HA大鼠接受针头诱导的膝关节出血(n=83)或假手术(n=41)。在损伤/假手术后0-24小时的选定时间点采集血样。在24小时时采集滑液以及关节内膝关节组织和腘淋巴结。测量了组织样本中的细胞因子和趋化因子浓度以及mRNA基因表达。

基因表达分析显示,损伤膝关节内出现快速炎症反应,滑液中特定基因产物水平显著升高,包括IL-1β、TNFα、KC/GRO、IL-6、Eotaxin、MCP-1、MCP-3、MIP-1α、MIP-2、RANTES、A2M和AGP。血浆分析表明,损伤大鼠血液中KC/GRO、IL-6和AGP的全身水平在损伤后仅数小时即显著升高。总之,在HA大鼠诱导膝关节出血后,局部和全身均表现出以固有免疫为特征的快速促炎反应。结果揭示了比既往所示更为全面的炎症图景,与人类血友病性关节病相似。

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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