糖尿病中与凋亡过程及终末期肾病快速进展相关的循环蛋白
该数据集来自 NCBI GEO，聚焦糖尿病中与凋亡过程及终末期肾病快速进展相关的循环蛋白。数据包含 1 个文件，为高通量测序表达谱矩阵，物种为人类（9606），平台为 GPL24676
基本信息
资源简介
糖尿病中与凋亡过程及终末期肾病快速进展相关的循环蛋白
GSE271708 数据集来自 NCBI GEO，主题为糖尿病中与凋亡过程及终末期肾病快速进展相关的循环蛋白。该数据集属于内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病分类，采用高通量测序进行表达谱分析，物种为人类（9606），平台为 GPL24676。数据集共包含 1 个文件，即 GSE271708_series_matrix.txt.gz，为 GZIP 压缩格式的表达谱矩阵。该数据集由 Katsuhito、Ihara 提交，发布时间为 Jul 08 202（源站记录如此）。整体而言，该数据集面向糖尿病相关终末期肾病的循环蛋白研究，可为探索凋亡过程与疾病快速进展之间的分子联系提供表达谱层面的数据基础。
【数据集背景】
源站描述指出，许多循环蛋白与终末期肾病（ESKD）风险相关，但这些蛋白的来源及其所代表的生物学通路/疾病过程尚不清楚。该数据集正是围绕这一背景问题而建立，标题明确将其主题定位为“糖尿病中与凋亡过程及终末期肾病快速进展相关的循环蛋白”。因此，数据集的研究语境涉及糖尿病背景下循环蛋白与凋亡过程、以及终末期肾病快速进展之间的关联。源站未提供更详细的研究设计、样本纳入标准或具体科学假设。
【数据内容】
数据集包含 1 个数据文件，文件名为 GSE271708_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。该文件为高通量测序表达谱的系列矩阵文件，主题标签包括“Expression profiling by high throughput sequencing”、GPL24676 和 9606。物种为人类（9606），平台为 GPL24676。源站未提供矩阵中的具体样本数量、基因或蛋白条目数、分组信息及表达量数值范围。
【采集与来源】
该数据集来源于 NCBI GEO（ncbi.nlm.nih.gov），由 Katsuhito、Ihara 提交，发布时间为 Jul 08 202（源站记录如此）。数据集英文名与源站标题一致，均为“Circulating proteins linked to apoptosis processes and fast development of end stage kidney disease in diabetes.”。本站分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 糖尿病。源站未提供样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及测序具体流程。
【适用场景】
该数据集适用于糖尿病相关终末期肾病研究中循环蛋白表达谱的探索性分析，尤其适合关注凋亡过程与 ESKD 快速进展之间分子关联的研究场景。由于数据以高通量测序表达谱矩阵形式提供，可用于表达谱层面的数据查阅、候选分子筛选思路的构建，以及与其他公共表达谱数据的对照分析。源站未提供该数据集在特定分析流程或特定疾病亚组中的验证性用途说明。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE271708_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入。源站未提供具体的读取命令、注释文件、标准化方法或分析脚本。
【质量与限制】
数据集仅包含 1 个文件，源站未提供样本量、重复数、缺失值情况、批次信息及质控指标，因此无法据此评估数据质量。源站描述仅说明了研究背景，未提供结论性结果或验证信息。使用时应以源站记录为准，并注意发布时间字段在源站中记录为“Jul 08 202”，年份信息不完整。源站未提供其他质量与限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用时建议遵循 NCBI GEO 的通用数据使用规范，并参考源站页面获取最新说明。源站未提供作者联系方式或数据再分发条款。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE271708
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
背景：许多循环蛋白与ESKD风险相关，但其来源及其所代表的生物学通路/疾病过程尚不清楚。方法：使用OLINK蛋白质组学平台，测定了399例糖尿病患者基线血浆标本中455种蛋白的浓度。结果：在7-15年随访期间，46种循环蛋白浓度升高与ESKD的发生（n=149）相关（p <10-5）。其中20种蛋白富集于凋亡/TNF受体信号通路。一个子集（5-7种）汇总为凋亡评分，与临床变量一起可准确预测ESKD风险。外周白细胞中编码这46种蛋白的基因表达在发生或未发生ESKD的个体细胞之间无差异。相反，这46种蛋白中许多的血浆浓度因该结局而不同。在肾脏活检的snRNA-seq分析中，编码这20种凋亡/TNF受体蛋白的大多数基因在损伤的近端小管细胞中较健康细胞过表达。
这20个基因的表达也与这些细胞中细胞凋亡的总体指数相关。结论：循环中水平升高的蛋白质标志着细胞凋亡过程/TNF受体信号通路，且很可能来源于受损/凋亡的近端小管细胞，这些蛋白质的出现先于ESKD的发生。
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。
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