感染性心内膜炎患者外周血转录组学宿主内型识别[pre-post_qx]
该数据集来自 omicsdi.org，基于前瞻性感染性心内膜炎患者队列的外周血 bulk RNA-seq 数据，覆盖诊断时及随访期间的转录组谱
![Identification of host endotypes using peripheral blood transcriptomics in a prospective cohort of patients with endocarditis [pre-post_qx]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/186976.jpg)
基本信息
资源简介
感染性心内膜炎患者外周血转录组学宿主内型识别[pre-post_qx]
该数据集聚焦感染性心内膜炎这一由病原微生物感染心脏瓣膜与心内膜所致的严重疾病，采用前瞻性患者队列设计，借助外周血 bulk RNA-seq 转录组数据，在诊断时及随访期间对患者进行转录组谱聚类，以识别感染性心内膜炎患者中可能存在的内型（endotypes）。数据集英文名称为“Identification of host endotypes using peripheral blood transcriptomics in a prospective cohort of patients with endocarditis [pre-post_qx]”，来源站为 omicsdi.org，本站分类归入循环系统疾病 / 其他，主题标签为 Transcriptomics。其核心价值在于将转录组层面的分型与临床数据、结局及手术应答相结合，为探索感染性心内膜炎发病机制差异、寻找个体化治疗策略并改善患者结局提供数据基础。
【数据集背景】
感染性心内膜炎是病原微生物感染心脏瓣膜和心内膜引起的严重疾病。抗菌治疗与外科手术仍是治疗的基础，高达 50% 的患者需要手术置换受累瓣膜以控制感染源。该数据集的建立目标是在感染性心内膜炎患者的前瞻性队列中识别内型的存在。研究通过对诊断时及随访期间的外周血样本进行 bulk RNA-seq，依据患者的转录组谱进行聚类，并以聚类特异的方式评估临床数据、结局和对手术的应答，从而识别发病机制上的差异，以帮助寻找个体化治疗并改善结局。
【数据内容】
该数据集的核心数据为来自感染性心内膜炎患者前瞻性队列的外周血 bulk RNA-seq 转录组数据，覆盖诊断时以及随访期间的转录组谱。数据可用于按转录组谱对患者进行聚类分析，以识别宿主内型。与转录组数据相关联的还有临床数据、结局信息以及对手术的应答信息，这些信息可按聚类特异的方式进行分析。主题标签为 Transcriptomics。关于样本量、基因数量、具体临床变量条目等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 omicsdi.org。样本采集自感染性心内膜炎患者的前瞻性队列，采集材料为外周血，检测方法为 bulk RNA-seq，采样时间点包括诊断时及随访期间。关于队列规模、招募中心、随访时长、测序平台与试剂等具体采集信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于感染性心内膜炎的宿主转录组分型研究，可用于探索患者在外周血转录组层面的内型划分，并将分型与临床数据、疾病结局及手术应答相联系，以研究发病机制差异。其潜在应用方向包括辅助识别可能从个体化治疗中获益的患者亚组，以及为改善感染性心内膜炎患者结局的研究提供数据支持。主题领域为转录组学，本站分类为循环系统疾病 / 其他。
【使用方法】
依据源站描述，使用该数据集的基本思路是对诊断时及随访期间的外周血 bulk RNA-seq 转录组谱进行聚类，以识别患者内型；随后以聚类特异的方式分析临床数据、结局和对手术的应答，比较不同内型之间的差异。关于具体的预处理流程、归一化方法、聚类算法、统计模型及分析代码等，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于前瞻性队列设计，并覆盖诊断时与随访期间的转录组谱，同时关联临床数据、结局与手术应答信息，这些特点有利于开展纵向与聚类特异分析。关于样本量、缺失数据情况、批次效应、随访完整度、数据质量控制指标等具体质量信息，源站未提供。使用时应结合源站提供的原始说明评估其适用性。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式、许可协议与使用条款，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://omicsdi.org/dataset/geo/GSE240320
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
感染性心内膜炎是一种由病原微生物感染心脏瓣膜和心内膜所致的严重疾病。抗微生物治疗和手术仍是治疗的基础，高达50%的患者需要手术置换受累瓣膜以控制感染源。本研究旨在在一个感染性心内膜炎患者的前瞻性队列中识别内型的存在。我们对外周血进行了bulk RNA-seq，根据患者在诊断时和随访期间的转录组谱对其进行聚类。以聚类特异性的方式评估临床数据、结局和对手术的反应，以识别发病机制上的差异，从而有助于寻找个体化治疗并改善结局。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
