非酒精性脂肪肝病关键基因与免疫浸润的识别：生物信息学分析

数据集获取

源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=OA_16b190c1cdb74bff85435202caf3f386

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

该数据集基于GEO数据库中的GSE89632数据，旨在通过生物信息学方法分析非酒精性脂肪肝病（NAFLD）与正常肝组织之间的差异表达基因和免疫浸润特征，以探索其相关分子机制。数据集包含63个样本，其中39例为NAFLD（包括20例单纯性脂肪肝和19例非酒精性脂肪性肝炎），24例为健康对照。研究使用R语言的“limma”包筛选差异表达基因，并通过DAVID数据库对前375个差异表达基因进行GO和KEGG富集分析，同时利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用网络，使用Cytoscape识别关键基因（如IL-6、MYC、IL-1β、JUN），并应用“CIBERSORT”包检测NAFLD中的免疫细胞浸润情况。该数据集主要应用于NAFLD的病理机制研究、免疫微环境分析以及潜在生物标志物和药物靶点的发现。

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。