棘阿米巴角膜炎人结膜转录组数据

该数据集来自 search.dataone.org,比较 9 例棘阿米巴角膜炎(AK)患者与 13 例未鉴定病原体的角膜炎患者的宿主结膜转录组

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基因组分类RNA sequence analysisAcanthamoebaTranscriptome analysisKeratitis
Data from: Human conjunctival transcriptome in Acanthamoeba keratitis: An exploratory study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

棘阿米巴角膜炎人结膜转录组数据

Human conjunctival transcriptome in Acanthamoeba keratitis: An exploratory study

该数据集来自 search.dataone.org,比较 9 例棘阿米巴角膜炎(AK)患者与 13 例未鉴定病原体的角膜炎患者的宿主结膜转录组。数据包含经质量过滤并比对至 GRCh38 人类基因组的测序reads、基于 stringtie2 计算的转录本丰度及 ENSEMBL GRCh38.87 注释的基因计数矩阵。通路富集分析识别出 36 个在 AK 与推测无菌性角膜炎之间差异表达最显著的转录本。该数据可用于角膜炎宿主基因表达差异分析与通路富集研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):比较 9 例棘阿米巴角膜炎(AK)患者的宿主结膜转录组与 13 例未鉴定病原体的角膜炎患者的结膜转录组。通路富集分析识别出 36 个在 AK 患者与推测无菌性角膜炎患者之间差异表达最显著的转录本。比较 9 例棘阿米巴角膜炎(AK)患者的宿主结膜转录组与 13 例未鉴定病原体的角膜炎患者的结膜转录组。对于差异宿主基因表达分析,测序 reads 经过质量过滤并使用 HISAT2(版本 2.1.0)比对至 GRCh38 人类基因组组装。转录本丰度使用 stringtie2(版本 1.3.4d)的默认参数计算,转录本注释基于 ENSEMBL GRCh38.87。基因计数矩阵

【主题与分类】

主题标签:RNA sequence analysis、Acanthamoeba、Transcriptome analysis、Keratitis。本站分类:眼病/角膜感染。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1e6cf8af0678f987c0be26eeb7ecef1681ca49767f278597066305f66465b179

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

Gerami Seitzman; Jeremy Keenan; Kevin Ruder; Lina Zhong; Cindi Chen; YuHeng Liu; Danny Yu; Thomas Abraham; Armin Hinterwirth; Thuy Doan; Thomas Lietman (2025). Human conjunctival transcriptome in Acanthamoeba keratitis: An exploratory study [Dataset]. http://doi.org/10.5061/dryad.k3j9kd5fx

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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