基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA512093：细胞类型特异性免疫表型预测新发1型糖尿病胰岛素分泌丧失

PRJNA512093 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的研究项目，其完整英文名称为“Cell type-specific immune phenotypes predict loss of insulin secretion in new-onset type 1 diabetes”。该项目围绕新发 1 型糖尿病中细胞类型特异性免疫表型与胰岛素分泌功能丧失之间的预测关系展开，所涉及的数据类型为转录组或基因表达。按照本站分类体系，该数据集归属于内分泌、营养和代谢疾病领域下的糖尿病方向，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。BioProject 作为生物数据集合，通常用于汇集由单一机构或联合体发起的同一项研究计划所产生的多种类型数据，并为用户提供统一入口以查找与该计划相关的各类数据资源。该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，提示其核心数据与基因表达谱或转录组测序相关。

【数据集背景】

该数据集对应的研究关注新发 1 型糖尿病中胰岛素分泌功能丧失的预测问题，并聚焦于细胞类型特异性的免疫表型。1 型糖尿病属于内分泌、营养和代谢疾病范畴，其发生发展与免疫系统对胰岛β细胞的攻击密切相关。该研究试图从免疫表型角度寻找能够预测胰岛素分泌功能下降或丧失的线索，因此其数据具有明确的疾病机制与临床预测研究背景。项目以 BioProject 形式组织，编号为 PRJNA512093，源站标题为“Cell type-specific immune phenotypes predict loss ... (ID 512093) - BioProject - NCBI”。

【数据内容】

该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，表明其数据内容属于转录组或基因表达相关类型。BioProject 记录本身并不直接等同于某一类原始数据文件，而是作为项目层面的集合记录，提供指向该项目所生成的各种数据类型链接的单一入口。因此，该数据集的内容应理解为围绕上述研究计划所产生的转录组或基因表达数据集合，具体的数据文件构成、样本数量、测序平台、表达矩阵或原始读段等信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 数据库中的一项记录，项目编号为 PRJNA512093。BioProject 的定位是汇集与单一研究计划相关的生物数据，该计划可来自单一组织或联合体。关于样本采集的具体地点、时间、人群特征、伦理审批信息以及实验操作流程等，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与疾病分类，该数据集可适用于转录组或基因表达分析相关的研究场景，尤其是与 1 型糖尿病、胰岛素分泌功能以及免疫表型相关的探索性分析。研究人员可利用 BioProject 记录查找该项目所关联的数据类型，进而开展基因表达差异分析、免疫相关通路研究或细胞类型特异性表达特征挖掘等。但具体适用的分析类型需以实际可获取的数据内容为准，源站未提供进一步说明。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 数据库，以项目编号 PRJNA512093 或标题关键词进行检索，进入该项目的记录页面，并通过记录中提供的链接查找该项目生成的各种数据类型。BioProject 记录的设计目的即在于为用户提供单一查找入口，以便定位与同一研究计划相关的多样数据。关于具体的数据下载方式、文件格式、分析工具或处理流程，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI BioProject，属于项目层面的元数据记录。其质量与限制取决于该项目实际关联数据的完整性、原始研究的设计与执行情况，以及数据提交时的规范程度。由于 BioProject 记录本身是数据集合的索引性描述，并不必然包含全部原始数据或分析结果，用户在使用时需结合具体链接的数据资源进行判断。关于该数据集的样本量、数据完整性、批次效应、技术偏差等质量相关指标，源站未提供。

【引用与许可】

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE124400

访问原始数据

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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/bioproject/PRJNA512093

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。

数据说明

外周血样本采集自参与免疫耐受网络和1型糖尿病试验网开展的6项临床试验的对照组受试者。纳入的试验评估了新发1型糖尿病的免疫调节治疗，试验时程、主要结局以及数据和样本采集方式相似。从全血样本中提取总RNA，随后进行珠蛋白去除。从去除珠蛋白的RNA中制备RNAseq文库。总体设计：汇集来自6项新发1型糖尿病临床试验对照组的受试者，以评估诊断后即刻阶段疾病进程的变异。所有试验均以混合餐耐量试验后血清C肽浓度作为主要结局，初始试验持续时间约为两年，部分病例进行了更长期的随访。我们获得了所有可用受试者访视的RNA-seq数据（N = 138名受试者），时间范围从研究入组时至三年，共计496份样本（平均每名受试者3.6份样本）。

由于基于SNP的亲缘关系值提示样本污染或错误识别，三个样本被移除；这些样本已从提交的数据集中排除。在剩余的493个样本中，471个样本产生了与受试者注释一致的高质量RNA-seq数据，且来自独立访视，这些样本被用于后续分析。

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