135例川崎病RNA-Seq数据集
该数据集包含105例川崎病病例和30例对照样本的RNA测序数据，属于基因表达模态，主要用于分析川崎病相关的基因表达差异、探索生物标志物以及研究疾病发病机制，可支持生物信息学分析和临床医学研究。
基本信息
资源简介
135例川崎病RNA-Seq数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《135 Kawasaki disease RNA-Seq dataset》。源站首次发布：2024-12-30。
【数据内容】
源站原始描述：Kawasaki disease is a type of vasculitis that causes inflammation of blood vessels throughout the body. Fever usually lasts for five days or more, and other common symptoms include rashes on the neck, lips, palms, and large lymph nodes on the soles of the feet, and red eyes. In children, coronary artery aneurysms can develop in the heart, so understanding the cause of this disease is a very important destiny. Let''s use machine learning to identify the important genes👍 ※ This data set is normaliz…
【数据结构与技术规格】
文件数 4 个，合计 51.15 MB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、diseases。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/yoshifumimiya/kawasaki-disease-datasets
使用许可：Unknown。
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。
需登录公开下载
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。
暂未开放有偿下载
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
方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）
# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub
path = kagglehub.dataset_download("yoshifumimiya/kawasaki-disease-datasets")
print("数据已下载至:", path)
方式二：Kaggle CLI（命令行）
# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d yoshifumimiya/kawasaki-disease-datasets
unzip kawasaki-disease-datasets.zip -d kawasaki-disease-datasets/
数据说明
该数据集是一个用于川崎病研究的RNA测序（RNA-Seq）数据集，包含105例川崎病病例和30例对照样本的基因表达数据。数据来源于公开的医学研究，通过高通量测序技术构建，旨在分析川崎病患者的基因表达谱差异。该数据集主要用于基因表达分析、生物标志物发现以及川崎病的病理机制研究，可应用于生物信息学、医学遗传学和临床诊断辅助等领域。
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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