PRJNA266631:巨大戟醇甲基丁烯酸酯在未受累皮肤与光化性角化病皮肤中诱导强烈炎症与创伤愈合反应

该数据集来自 NCBI,包含 30 份皮肤活检样本的转录组或基因表达数据,比较光化性角化病(AK)皮肤与匹配的未受累皮肤(US)在使用 ingenol mebutate 凝胶治疗前后的 mRNA 表达谱

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA266631: Ingenol mebutate induces profound inflammatory and wound healing responses in uninvolved and actinic keratosis skin

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA266631:巨大戟醇甲基丁烯酸酯在未受累皮肤与光化性角化病皮肤中诱导强烈炎症与创伤愈合反应

该数据集来自 NCBI,包含 30 份皮肤活检样本的转录组或基因表达数据,比较光化性角化病(AK)皮肤与匹配的未受累皮肤(US)在使用 ingenol mebutate 凝胶治疗前后的 mRNA 表达谱。研究显示 AK 具有区别于未受累皮肤的独特 mRNA 谱,多种与表皮发育和角质形成细胞分化相关的基因在 AK 中高表达;局部应用 ingenol mebutate 对基因表达谱产生强烈影响,未受累皮肤中受影响的基因多于 AK,主要反应为炎症反应、对创伤的应答和创伤愈合。数据可用于皮肤转录组比较与药物反应研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):我们研究了光化性角化病(AK)皮肤与匹配的未受累皮肤(US)样本在使用 ingenol mebutate 凝胶治疗前后的转录组谱。我们发现 AK 具有独特的 mRNA 谱,可将其与未受累皮肤区分开。特别是,许多与表皮发育和角质形成细胞分化相关的基因,如 LCE3D、SPRR1A、PI3 以及角蛋白家族的若干基因,在 AK0 皮肤中高表达,而在 US0 中不表达,这与 AK 的角化过度特征一致。局部应用 ingenol mebutate 对基因表达谱产生了深刻影响,有趣的是,US 中受影响的基因远多于 AK。富集分析显示,US 和 AK 对 ingenol mebutate 治疗的主要反应均为炎症反应、对创伤的应答和创伤愈合。总体设计:30 份皮肤活检。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。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/bioproject/PRJNA266631

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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

我们研究了光化性角化病(AK)皮肤的转录组谱,并将其与未经治疗及经巨大戟醇甲基丁烯酸酯凝胶治疗后的未受累皮肤(US)匹配样本进行比较。我们发现AK具有独特的mRNA谱,可将其与未受累皮肤区分开来。特别是,许多与表皮发育和角质形成细胞分化相关的基因,如LCE3D、SPRR1A、PI3以及角蛋白家族中的若干基因,在AK0皮肤中高表达,而在US0中不表达,这与AK的角化过度特征相一致。局部应用巨大戟醇甲基丁烯酸酯对基因表达谱产生了深远影响,有趣的是,US中受影响的基因数量远多于AK。富集分析显示,US和AK对巨大戟醇甲基丁烯酸酯治疗的主要反应均为炎症反应、对创伤的反应以及伤口愈合。总体设计:分析了30份皮肤活检样本;6名AK患者每人5份。在开始治疗前,从一处AK皮损(AK0)和未受累皮肤(US0)采集基线活检样本。第三份活检样本在应用巨大戟醇甲基丁烯酸酯第1天后从一处AK皮损(AK1)采集。

第四次和第五次活检分别在第二次局部应用巨大戟醇甲基丁烯酸酯后一天,从一处光化性角化病病变(AK2)和未受累皮肤(US2)获取。

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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