GSE279356:胰岛素减轻离体急性缺血诱导的心房颤动和窦房结功能障碍

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胰岛素减轻离体急性缺血诱导的心房颤动和窦房结功能障碍,包含 1 个文件 GSE279356_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为 10116

geo
浏览 7
基因组GPL3431610116
GSE279356: Insulin mitigates acute ischemia induced atrial fibrillation and sinoatrial node dysfunction ex vivo

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE279356:胰岛素减轻离体急性缺血诱导的心房颤动和窦房结功能障碍

Insulin mitigates acute ischemia induced atrial fibrillation and sinoatrial node dysfunction ex vivo

该数据集来自 NCBI GEO,标题为胰岛素减轻离体急性缺血诱导的心房颤动和窦房结功能障碍,包含 1 个文件 GSE279356_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序表达谱技术,物种为 10116。源站描述指出急性心房缺血是术后心房颤动(POAF)的已知原因,但在缺血前 30 分钟及再灌注期间给予胰岛素并配合 25 分钟缺血,可大幅降低对 AF 的易感性。数据可用于研究缺血相关心房颤动的细胞与电生理机制以及胰岛素干预的转录组变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 12 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性心房缺血是术后心房颤动(POAF)的已知原因。然而,缺血导致 POAF 发生的细胞和电生理机制尚不清楚。在缺血前 30 分钟给药并在再灌注期间给药,配合 25 分钟缺血,可大大降低对 AF 的易感性。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34316、10116。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE279356

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 12 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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=GSE279356

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

急性心房缺血是术后心房颤动(POAF)的已知原因。然而,缺血通过何种细胞和电生理机制促进POAF的发生尚不明确。在缺血前30分钟及再灌注期间给予胰岛素,并经历25分钟缺血,可显著降低心房颤动的易感性。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案