GSE189788：使用启发式方法对大规模转录组数据进行归一化
该数据集来自 NCBI GEO，标题为使用启发式方法对大规模转录组数据进行归一化，属于心血管系统疾病下的主动脉瓣疾病分类
基本信息
资源简介
GSE189788：使用启发式方法对大规模转录组数据进行归一化
GSE189788 是一个来自 NCBI GEO 的转录组数据集，标题为“使用启发式方法对大规模转录组数据进行归一化”。该数据集面向心血管系统疾病中的主动脉瓣疾病分类，采用微阵列表达谱技术，物种为人（9606），平台为 GPL571。数据集共包含 1 个文件，即 GSE189788_series_matrix.txt.gz，以 GZIP 压缩格式提供。源站说明该工作提出了一种用于处理遗传数据批次效应的人工智能方法。该数据集适合作为大规模转录组数据归一化与批次效应校正研究的参考数据，也可用于主动脉瓣疾病相关表达谱的探索性分析。
【数据集背景】
该数据集源自 NCBI GEO，标题为“Normalization of Large Scale Transcriptome Data Using Heuristic Methods”。源站描述指出，相关工作引入了一种人工智能方法来处理遗传数据的批次效应。数据集被归类于心血管系统疾病下的主动脉瓣疾病方向，主题标签包括 Expression profiling by array、GPL571 和 9606，表明其采用微阵列表达谱技术，平台为 GPL571，物种为人。作者为 Arthur 和 Yosef，发布时间为 Nov 29 202。
【数据内容】
数据集包含 1 个文件，文件样例为 GSE189788_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。该文件为系列矩阵文件，通常用于承载表达谱数据的样本与特征信息。数据集主题标签涵盖微阵列表达谱、GPL571 平台以及人（9606）物种信息。除上述文件与标签外，源站未提供更细化的字段结构、样本数量或基因数量说明。
【采集与来源】
数据来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI GEO 公共数据库。数据集标题、源站描述、作者与发布时间均来自该来源。源站描述说明该工作聚焦于使用人工智能方法解决遗传数据的批次效应问题。关于样本采集地点、采集时间、临床信息来源等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于大规模转录组数据的归一化方法研究与批次效应校正评估，也可作为心血管系统疾病中主动脉瓣疾病相关表达谱分析的参考数据。其微阵列表达谱属性使其适用于表达谱层面的方法学验证与探索性分析。关于具体疾病分组、对照设置及临床终点等适用细节，源站未提供。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE189788_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入。关于具体的归一化流程、参数设置或分析脚本，源站未提供。
【质量与限制】
数据集仅包含 1 个文件，源站未提供样本量、缺失值、批次信息或质控指标等质量相关说明。由于源站描述仅提及方法层面的批次效应处理，未给出具体验证结果或性能指标，使用时应结合自身分析目的谨慎评估。关于数据集的已知偏差与适用范围限制，源站未提供。
【引用与许可】
数据集作者为 Arthur 和 Yosef，发布时间为 Nov 29 202。关于引用格式、许可条款或使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE189788
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们介绍一种用于解决遗传数据批次效应的AI方法。该方法不依赖于对数据元素分布和行为的任何假设。因此，在校正批次效应的过程中，它不会引入任何新的偏差。它严格保持了原始批次内测量的完整性。
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。
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