GSE157223：整合多组学网络模型将经典脂质代谢通路与冠状动脉疾病中的血糖调控联系起来

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE157223

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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

血浆胆固醇升高和2型糖尿病（T2D）与冠状动脉疾病（CAD）相关。接受降胆固醇他汀类药物治疗的个体T2D风险增加，而高胆固醇血症个体的T2D风险降低。我们通过构建来自STARNET研究的网络模型，探索了脂质与葡萄糖控制之间的关系，该研究包含从冠状动脉旁路移植手术期间CAD患者获取的七种心脏代谢组织的测序数据。通过整合基因表达、基因型、代谢组学和临床数据，我们识别出一个葡萄糖与脂质决定（GLD）调控网络，该网络显示与脂质和葡萄糖特征呈反向关系。GLD网络的主调控因子也以相反方向影响脂质和葡萄糖水平。在小鼠中对GLD网络主调控因子之一——羊毛甾醇合酶（LSS）进行实验性敲低，证实了与我们模型预测一致的与葡萄糖和脂质水平的反向关系，并提供了机制性见解。

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。