BEX1是病毒性心肌炎关键决定因素论文数据

该数据集包含与病毒性心肌炎相关的实验数据,数据模态可能涉及基因表达、细胞或动物模型实验等,主要用于支持BEX1基因在病毒性心肌炎中关键作用的研究,帮助探索疾病的分子机制和潜在治疗靶点。

Ohio State UniversityOhio State University
Harvard Dataverse
2022-02-14 更新
浏览 26
MedicineHealth and Life Sciences
Data for Paper - 'BEX1 is a critical determinant of viral myocarditis'

基本信息

大小
0.00006936 GB
创建/更新时间
2022-02-14
版本
v1

资源简介

BEX1是病毒性心肌炎关键决定因素论文数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data for Paper - "BEX1 is a critical determinant of viral myocarditis"》。源站首次发布:2022-02-14。

【数据内容】

源站原始描述:This spreadsheet contains the data used to create the figures in the manuscript "BEX1 is a critical determinant of viral myocarditis"

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 69.36 KB。数据集 DOI:doi:10.7910/DVN/NWGDLD。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/NWGDLD

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/NWGDLD

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

该数据集是支持论文《BEX1是病毒性心肌炎的关键决定因素》的原始数据,用于生成论文中的图表。数据内容涉及病毒性心肌炎的实验研究,可能包括基因表达、细胞或动物模型实验数据等。数据来源于俄亥俄州立大学的研究团队,通过哈佛Dataverse平台公开共享,主要用于病毒性心肌炎的发病机制研究,特别是BEX1基因在疾病中的功能探索。

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))

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案