Fidaxomicin 肠道纤维化研究数据集
该数据集来自 search.dataone.org,包含三部分内容:3 例 CDS 患者的 10X Genomics Visium 空间 RNA 测序数据、CD-HIF 的全转录组 RNA 测序数据,以及患者的 RayBiotech 血清蛋白质组数据

基本信息
资源简介
Fidaxomicin 肠道纤维化研究数据集
Fidaxomicin study of intestinal fibrosis
该数据集来自 search.dataone.org,包含三部分内容:3 例 CDS 患者的 10X Genomics Visium 空间 RNA 测序数据、CD-HIF 的全转录组 RNA 测序数据,以及患者的 RayBiotech 血清蛋白质组数据。空间测序由 UCLA TPCL 和 TCGB 完成,回肠组织取自 UCLA Pathology;全转录组测序由 UCLA TCGB 完成,CD-HIF RNA 样本来自 Dr. Koon 实验室;血清蛋白质组由 RayBiotech 完成,血清取自 UCLA Pathology。血清蛋白质组文件为 CSV 格式,A 列为蛋白名称,B-H 列为各疾病组的百分比读数,包括健康、狭窄型 CD。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包括 3 例 CDS 患者的 10X Genomics Visium 空间 RNA 测序数据集、CD-HIF 的全转录组 RNA 测序数据集,以及患者的 RayBiotech 血清蛋白质组数据集。10X Genomics Visium 空间 RNA 测序由 UCLA TPCL 和 TCGB 完成。回肠组织取自 UCLA Pathology。全转录组 RNA 测序由 UCLA TCGB 完成。CD-HIF RNA 样本来自 Dr. Koon 的实验室。血清蛋白质组由 RayBiotech 完成。血清取自 UCLA Pathology。,# Fidaxomicin 肠道纤维化研究数据集 DOI:10.5061/dryad.ncjsxkt6q 数据和文件结构说明 血清蛋白质组文件为 CSV 格式。A 列为蛋白质名称。B-H 列为各疾病组的百分比读数,包括健康、狭窄型 CD(CDS)、非狭窄型 CD(CDNS)、ul
【主题与分类】
主题标签:Bioinformatics、Gastrointestinal tract、Fibrosis。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://search.dataone.org/view/sha256%3A4a2cd113d4aeead214f910d7b1f6d0f8173010a4996ff368f259a69389c93ad8
下载信息
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使用方式
数据集获取
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- 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
这包括一个包含3名CDS患者的10X Genomics Visium空间RNA测序数据集,一个CD-HIFs的全转录组RNA测序数据集,以及一个患者RayBiotech血清蛋白质组学数据集。10X Genomics Visium空间RNA测序由UCLA TPCL和TCGB完成。回肠组织取自UCLA病理学部门。全转录组RNA测序由UCLA TCGB完成。CD-HIF RNA样本来自Koon博士的实验室。血清蛋白质组学由RayBiotech完成。血清取自UCLA病理学部门。,# 肠道纤维化的非达霉素研究 数据集DOI:10.5061/dryad.ncjsxkt6q ## 数据和文件结构描述 血清蛋白质组学文件为CSV格式。A列为蛋白质名称。B-H列为各疾病组的百分比读数,包括健康、狭窄型CD(CDS)、非狭窄型CD(CDNS)、溃疡性结肠炎(UC)、艰难梭菌感染(CDI)、前驱糖尿病(PD)和2型糖尿病(T2DM)。I-J列为B-H列读数的平均值和标准差。K-P列为各疾病组的Z分数。Q-S列为每种蛋白质的基因名称、Uniprot和GeneIDs。
T列是对每种蛋白质的描述。## Zenodo内容 如果数据来源于商业来源,则需要正确引用。请咨询相关公司以获取指南。Zenodo上存有两个Zip文件夹。Zip文件遵循CC-BY许可协议。请解压Zip文件夹以获取RNA样本的其他文件……我们不提供个人身份信息。所有样本均已编码。由于我们没有患者的任何信息,因此无法获得参与者的明确同意。
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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