糖尿病心肌病中组胺相关生物标志物的鉴定：转录组数据、生物信息学方法与实验验证的综合研究

数据集获取

源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33521884

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

本数据集包含支持研究“糖尿病心肌病中组胺相关生物标志物的识别：来自转录组数据、生物信息学方法与实验验证的综合见解”的原始数据和分析代码。内容：1. GSE161827_count_matrix.txt——来自GSE161827数据集（糖尿病心肌病 vs. 对照）的原始基因表达计数矩阵。2. GSE202418_count_matrix.txt——来自GSE202418数据集（糖尿病心肌病 vs. 对照）的原始基因表达计数矩阵。3. HRGs.xlsx——用于差异表达和富集分析的经整理的组胺相关基因（HRGs）列表。4. trainset/——用于生物标志物筛选和模型构建的训练子集。5. validationset/——用于验证生物标志物稳定性的独立验证子集。6. 分析代码——用于数据预处理、差异表达分析、功能富集、生物标志物识别和模型验证的R/Python脚本。提供这些文件是为了能够完全重现伴随手稿中描述的转录组分析、差异表达和组胺相关生物标志物识别。

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。