GEO数据库中原发性硬化性胆管炎的数据挖掘
该数据集包含从GEO数据库下载的原发性硬化性胆管炎（PSC）基因表达数据（GSE119600），通过生物信息学方法分析差异表达基因、进行功能富集和蛋白质相互作用网络构建，并评估免疫细胞浸润水平，主要用于PSC的分子机制研究、潜在生物标志物发现及免疫相关病理探索。
基本信息
资源简介
该数据集基于基因表达综合数据库（GEO）中的GSE119600数据集，针对原发性硬化性胆管炎（PSC）进行基因表达分析。数据集通过R软件处理，识别差异表达基因（DEGs），并利用在线工具进行基因本体（GO）功能分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。此外，通过STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析以识别PSC关键基因，并采用ssGSEA方法分析免疫细胞浸润情况。该数据集主要用于PSC的分子机制研究、生物标志物发现及免疫微环境探索。
下载信息
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暂未开放公开下载
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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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_cf4e8f36f8c1408d939c3eb6245bb39f
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
该数据集基于基因表达综合数据库（GEO）中的GSE119600数据集，针对原发性硬化性胆管炎（PSC）进行基因表达分析。数据集通过R软件处理，识别差异表达基因（DEGs），并利用在线工具进行基因本体（GO）功能分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析。此外，通过STRING数据库进行蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）分析以识别PSC关键基因，并采用ssGSEA方法分析免疫细胞浸润情况。该数据集主要用于PSC的分子机制研究、生物标志物发现及免疫微环境探索。
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))
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