川崎病数据集
本数据集包含川崎病患者接受英夫利西单抗治疗后的转录组表达数据，涉及基因表达水平的变化，主要用于研究川崎病的分子机制、生物治疗反应以及基因表达模式分析，属于生物医学研究领域的重要基因表达模态数据。
基本信息
资源简介
川崎病数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Kawasaki Disease》。源站首次发布：2020-05-15。
【数据内容】
源站原始描述：### Context Summary: Infliximab (IFX) has been reported as the further therapy in intravenous immunoglobulin G (IVIG)-resistant Kawasaki disease (KD) patients. IFX is a monoclonal antibody that blocks the pro-inflammatory cytokine tumor necrosis factor (TNF)-α, but how IFX affect KD vasculitis is unknown. We investigated expression profiling of whole blood cells to elucidate the molecular mechanisms of the effectiveness of IFX therapy and to find characteristic biomarker and an important target…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.31 KB。
【主题与分类】
主题标签：health conditions、mental health、public health。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/mpwolke/cusersmarildownloadskawasakicsv
使用许可：Other (specified in description)。
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("mpwolke/cusersmarildownloadskawasakicsv")
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 mpwolke/cusersmarildownloadskawasakicsv
unzip cusersmarildownloadskawasakicsv.zip -d cusersmarildownloadskawasakicsv/
数据说明
该数据集记录了使用英夫利西单抗（Infliximab）治疗的川崎病患者的转录组表达数据。数据包含患者在接受生物治疗后基因表达水平的变化，主要来源于公开的Kaggle平台，可用于研究川崎病的分子机制、生物治疗反应以及相关基因表达模式的分析。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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