脂肪酸代谢重编程视网膜动脉阻塞免疫微环境的多组学数据与代码
该数据集来自一项研究脂肪酸代谢与视网膜动脉阻塞（RAO）免疫失调的多组学研究，包含66例RAO患者（34例伴血脂异常、32例不伴）和66例白内障对照的血清代谢组学、外周血单个核细胞（PBMC）转录组学及免疫表型数据
基本信息
资源简介
脂肪酸代谢重编程视网膜动脉阻塞免疫微环境的多组学数据与代码
Data and code from: Fatty acid metabolism reprograms immune microenvironment in retinal artery occlusion: Multi-Omics analysis highlights immunometabolic crosstalk
该数据集来自一项研究脂肪酸代谢与视网膜动脉阻塞（RAO）免疫失调的多组学研究，包含66例RAO患者（34例伴血脂异常、32例不伴）和66例白内障对照的血清代谢组学、外周血单个核细胞（PBMC）转录组学及免疫表型数据。分析采用sPLS-DA、OPLS-DA、随机森林建模和SHAP评估，识别关键代谢与免疫特征，如差异脂肪酸代谢物（C22:5n-3、C22:2n-6、C22:1n-9、C20:2n-6）、相关基因表达变化及免疫细胞改变（中性粒细胞升高、淋巴细胞减少）。数据可用于探索RAO发病中的代谢-免疫串扰，并支持生物标志物发现与治疗靶点研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Zero v1.0 Universal 。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据集包含一项研究视网膜动脉阻塞（RAO）中脂肪酸代谢与免疫失调的综合多组学数据。数据包括66例RAO患者（34例伴血脂异常，32例不伴）和66例白内障对照的血清代谢组学图谱、外周血单个核细胞（PBMC）转录组学及免疫表型。应用的分析方法包括多变量分析（sPLS-DA、OPLS-DA）、随机森林建模和SHAP评估，以识别关键代谢与免疫特征。该数据集突出显示了差异脂肪酸代谢物（如C22:5n-3、C22:2n-6、C22:1n-9、C20:2n-6）、相关基因表达变化及免疫细胞改变（中性粒细胞升高、淋巴细胞减少）。这些数据支持探索RAO发病机制中的代谢-免疫串扰，并为生物标志物发现和治疗靶点研究提供资源。
【主题与分类】
主题标签：Retinal artery occlusion、Fatty Acid Metabolomics、Immune regulation。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.98sf7m0wt
使用许可：Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5061/dryad.98sf7m0wt
标准获取流程：
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- 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:
数据集大小约 19.1 MB。
数据说明
该数据集包含一项研究整合的多组学数据，该研究探讨了视网膜动脉阻塞（RAO）中的脂肪酸代谢与免疫失调。数据包括66例RAO患者（34例伴有血脂异常，32例不伴血脂异常）和66例白内障对照者的血清代谢组学图谱、外周血单个核细胞（PBMC）转录组学及免疫表型分析。所应用的分析方法包括多变量分析（sPLS-DA、OPLS-DA）、随机森林建模和SHAP评估，以识别关键的代谢和免疫特征。该数据集突出了差异脂肪酸代谢物（例如C22:5n-3、C22:2n-6、C22:1n-9、C20:2n-6）、相关的基因表达变化以及免疫细胞改变（中性粒细胞升高、淋巴细胞减少）。这些数据支持探索RAO发病机制中的代谢-免疫串扰，并为生物标志物发现和治疗靶点验证提供资源。
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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