对间歇性肺部疾病的精选和协调的转录组数据集
Simo Inkala1, Antonio Federico1,2,3, Angela Serra1,2,3
1Finnish Hub for Development and Validation of Integrated Approaches (FHAIVE), Faculty of Medicine and Health Technology, Tampere University, 33100, Tampere, Finland.
Data in brief
|November 5, 2025
概括
这项研究为间歇性肺病 (ILD) 患者提供了一个精选的转录学数据汇编,整合了30个数据集以进行增强分析. 该资源为ILD的新型诊断和治疗策略提供了系统生物学方法.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 间歇性肺病 (ILD) 涵盖了一组异质的疾病,具有显著的未满足的临床需求.
- 公共可用的ILD转录组学数据通常在存储库中分散,阻碍了全面的分析.
- 现有的数据集缺乏标准化格式和质量控制,限制了它们的互操作性和可重复使用性.
研究的目的:
- 为间歇性肺病 (ILD) 患者创建一个手工策划和协调的转录学数据汇编.
- 提高ILD转录组数据的可查,可访问,可互操作和可重复使用 (FAIR).
- 为系统生物学和药理学方法提供一个平台,以开发新的ILD诊断和治疗方法.
主要方法:
- 从NCBI基因表达总和欧洲核酸档案中检索和策划了30个转录组数据集 (DNA微阵列,RNA-seq).
- 对1371个样本进行了标准化数据预处理,元数据策划和质量控制.
- 开发了一个强大的数据模型,用于表型数据标准化,以确保跨数据集的可比性.
主要成果:
- 为1371个ILD和健康样本生成了全面的转录组学数据汇编.
- 提供基因表达数据和ILD和健康队列之间的差异表达基因列表.
- 推断的共表达网络用于异常性肺纤维化 (IPF),最代表的ILD,和健康的对照.
结论:
- 精心策划的摘要显著提高了ILD转录组数据的公平性.
- 这个综合资源支持系统生物学和药理学研究ILD.
- 促进了对间歇性肺部疾病的新型诊断和治疗策略的开发.
