13个肌肉疾病组的比较分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-3307

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

摘要：肌肉的遗传性疾病导致肌营养不良，是常见的一些先天性代谢缺陷。肌肉也会因训练和神经支配而迅速重塑。肌肉无力和萎缩在衰老、重症医学、太空飞行和糖尿病等状况中很重要。最后，肌肉也可用于研究系统性缺陷，以及细胞为克服生化和遗传异常而调用的代偿机制。在此，我们提供了一个13组数据集，用于人类骨骼肌的比较分析。研究的组别包括：正常人类骨骼肌、急性四肢瘫痪性肌病（AQM；重症肌病）、青少年皮肌炎（JDM）、肌萎缩侧索硬化（ALS）、痉挛性截瘫（SPG4；spastin）、面肩肱型肌营养不良（FSHD）、Emery Dreifuss肌营养不良（X连锁隐性emerin型和常染色体显性Lamin A/C型）、Becker肌营养不良（抗肌萎缩蛋白部分缺失）、Duchenne肌营养不良（抗肌萎缩蛋白完全缺失）、Calpain 3（LGMD2A）、dysferlin（LGMD2B）、FKRP（糖基化缺陷；错义突变纯合子）。

U133A和U133B微阵列均可使用。假设：该数据集能够定义对某一疾病组具有特异性或在疾病组之间共享的生化通路。例如，该数据集已被用于确定两种不同类型的Emery Dreifuss肌营养不良症（lamin A/C和emerin）之间共享的生化通路扰动。具体目标：本研究的具体目标是确定这13个患者组的疾病特异性转录谱，并确定这些表达指纹是否能为这些疾病提供病理生理学或诊断信息。该大型数据集中的部分组别此前已使用U95A微阵列进行过报道，具体如下：青少年皮肌炎（JDM）：Tezak Z, Hoffman EP, Lutz JL, Fedczyna TO,

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。