炎症性肠病中的 Keratin 7 数据集

该数据集来自患者活检分析,包含数值型研究数据及临床特征,用于研究 Keratin 7 在四种结肠疾病中的组织与细胞水平表达及疾病相关病理变化

Lauri PolariLauri Polari
datacite
浏览 15
其他分类Keratininflammatory bowel diseaseBiochemistry, cell and molecular biologyBiokemia, solu- ja molekyylibiologiaBiokemi, cell- och molekylärbiologiBiomedicineBiolääketieteetBiomedicinska vetenskapergastroenterologygastroenterologiagastroenterologicell biology
Keratin 7 in inflammatory bowel disease

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

炎症性肠病中的 Keratin 7 数据集

Keratin 7 in inflammatory bowel disease

该数据集来自患者活检分析,包含数值型研究数据及临床特征,用于研究 Keratin 7 在四种结肠疾病中的组织与细胞水平表达及疾病相关病理变化。数据覆盖溃疡性结肠炎、克罗恩病、淋巴细胞性结肠炎、胶原性结肠炎以及健康对照,所有数据均已匿名化。文件为 .xlsx 格式,包含数值型研究数据,可用于分析 Keratin 7 与炎症性肠病及相关结肠疾病的关联(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含从患者活检分析中收集的数值研究数据及其临床特征。我们研究了 Keratin 7 在四种结肠疾病中的表达,包括组织和细胞水平,以及疾病相关的病理变化。所有数据均已匿名化。数据中使用的缩写:Pnnn = 患者代码,UC = 溃疡性结肠炎,CD = 克罗恩病,LC = 淋巴细胞性结肠炎,CC = 胶原性结肠炎,H = 健康对照。当前文件由包含数值研究数据的 .xlsx 文件组成。

【主题与分类】

主题标签:Keratin、inflammatory bowel disease、Biochemistry, cell and molecular biology、Biokemia, solu- ja molekyylibiologia、Biokemi, cell- och molekylärbiologi、Biokemia, solu- ja molekyylibiologia、Biomedicine、Biolääketieteet、Biomedicinska vetenskaper、Biolääketieteet。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://etsin.fairdata.fi/dataset/7786674e-0d3a-471f-b5bf-41710e7b43e1

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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使用方式

数据集获取

源站:https://doi.org/10.23729/edd4abd6-9d04-491c-b11a-46aff225ce45

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

该数据集包含从患者活检分析中收集的数值研究数据及其临床特征。我们研究了角蛋白7在四种结肠疾病中的表达,包括组织和细胞水平,以及疾病相关的病理变化。所有数据均为匿名。数据中使用的缩写:Pnnn = 患者代码,UC = 溃疡性结肠炎,CD = 克罗恩病,LC = 淋巴细胞性结肠炎,CC = 胶原性结肠炎,H = 健康对照。当前文件包括含有数值研究数据的.xlsx文件。

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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