AMD血液整合素与细胞因子产生T细胞数据集
该数据集包含来自AMD患者和对照者外周血单核细胞的5个流式细胞术检测panel数据,FlowJo门控分析生成了各panel细胞群体的频率表

基本信息
资源简介
AMD血液整合素与细胞因子产生T细胞数据集
Dataset for "Blood integrin and cytokine producing T cells are associated with stage and genetic risk score in age-related macular degeneration"
该数据集包含来自AMD患者和对照者外周血单核细胞的5个流式细胞术检测panel数据,FlowJo门控分析生成了各panel细胞群体的频率表。数据集还包含所有样本的遗传风险评分(GRS-52)以及与AMD相关的52个单核苷酸多态性(SNP)的等位基因评分。数据覆盖111个样本,分两批测量:第一批(2021年3月)为发现队列,第二批(2021年11月)为验证队列。可用于研究血液整合素和细胞因子产生T细胞与AMD分期及遗传风险评分的关联(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含来自AMD患者和对照者外周血单核细胞的5个流式细胞术检测panel的流式细胞术数据。FlowJo门控分析生成了每个panel的细胞群体频率表。此外,数据集还包括所有样本的遗传风险评分(GRS-52),以及与AMD相关的52个单核苷酸多态性(SNP)各自的等位基因评分。数据信息:该数据集包含来自五个不同panel的流式细胞术数据:常规树突状细胞(cDC)panel、单核髓系(DCm)panel、T细胞通用(T)panel——包含细胞外标记染色、T细胞偏移(Tskew)panel——包含细胞外和细胞内标记染色、B细胞(B)panel。该数据集包含111个样本,分两批测量:第1批(2021年3月):发现队列;第2批(2021年11月)
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Age-related macular degeneration、flow cytometry、GRS-52。本站分类:眼病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/JRCGZD
下载信息
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源站:https://doi.org/10.34894/JRCGZD
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- 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:
数据说明
该数据集包含对AMD患者和对照组外周血单核细胞进行5个流式细胞术检测组合所获得的流式细胞术数据。FlowJo门控分析生成了每个检测组合的细胞群体频率表。此外,该数据集还包括所有样本的遗传风险评分(GRS-52),以及与AMD相关的52个单核苷酸多态性(SNPs)各自的等位基因评分。数据信息:该数据集包含来自五个不同检测组合的流式细胞术数据:常规树突状细胞(cDC)组合、单核髓系(DCm)组合、T细胞通用(T)组合——包括细胞外标志物染色、T细胞偏斜(Tskew)组合——包括细胞外和细胞内标志物染色、B细胞(B)组合。该数据集包含两个批次共测量的111个样本:批次1(2021年3月):发现队列;批次2(2021年11月):验证队列。每个批次分为14个实验日,每个实验测量5-10个样本。作为质量控制措施,每次实验均纳入来自内部对照的PBMC等分试样,以监测实验间变异性。
样本明细:对照组(无AMD):39份样本,标记为noAMD01至noAMD39。早期/中期AMD(eAMD):21份样本,标记为eAMD01至eAMD21。晚期AMD(lAMD):38份样本,标记为lAMD01至lAMD39(lAMD13被省略,因为在FCM测量过程中出现了问题)。内部对照批次1(ICd):6份样本,来自对照患者noAMD12的分装样本,样本ID为noAMD12_ICd01至noAMD12_ICd06。内部对照批次2(ICr):8份样本,来自血沉棕黄层的分装样本,样本ID为ICr01至ICr08。数据限制:由于医院的数据保护政策和隐私法规,本研究的数据和元数据在限制条件下提供。研究人员可通过PI和数据管理员申请访问权限。请填写申请表或通过“联系所有者”按钮(本页右上角)进行联系。
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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