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-109375

该数据集包含支持糖尿病心肌病中组胺相关生物标志物研究的原始数据与分析代码,覆盖GSE161827和GSE202418两个数据集的基因表达计数矩阵、组胺相关基因列表、训练子集与独立验证子集,以及用于数据预处理、差异表达和富集分析的R/Python脚本

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基因组分类Endocrinology
<b>Identification of Histamine-Related Biomarkers in Diabetic Cardiomyopathy: Integrated Insights from Transcriptomic Data, Bioinformatics Approaches, and Experimental Validation</b>

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

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

该数据集包含支持糖尿病心肌病中组胺相关生物标志物研究的原始数据与分析代码,覆盖GSE161827和GSE202418两个数据集的基因表达计数矩阵、组胺相关基因列表、训练子集与独立验证子集,以及用于数据预处理、差异表达和富集分析的R/Python脚本。可用于生物标志物筛选、模型构建与验证、差异表达与富集分析等任务(来源 doi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含支持研究“Identification of Histamine-Related Biomarkers in Diabetic Cardiomyopathy: Integrated Insights from Transcriptomic Data, Bioinformatics Approaches, and Experimental Validation”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组胺相关基因(HRGs)精选列表。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、差异表达分析的R/Python脚本

【主题与分类】

主题标签:Endocrinology。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33522265

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    • 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组胺相关基因(HRGs)精选列表。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

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