GSE247506：外周血转录组分析识别视网膜中央动脉阻塞的潜在炎症与免疫特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE247506

标准获取流程：

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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。

数据说明

视网膜中央动脉阻塞（CRAO）是一种急性视网膜缺血性疾病，但由于缺乏生物标志物，早期诊断具有挑战性。收集了CRAO患者和白内障患者的血液样本。动脉/静脉CRAO血液（A-V组）与静脉CRAO/对照血液（V-C组）样本之间的基因表达谱存在明显差异。对差异表达基因（DEGs）进行了GO和KEGG富集分析。通过Cytoscape鉴定枢纽基因，并利用GeneMANIA预测基因相互作用。通过CIBERSORT分析免疫细胞浸润。与对照组相比，A-V组中鉴定出1400多个DEGs，V-C组中鉴定出112个DEGs。两组的DEGs均富集于核糖体通路，V-C组的DEGs还富集于抗原加工/MHC通路。网络分析确定核糖体蛋白（RPS2和RPS5）为A-V组的核心基因，MHC基因（HLA-F）为V-C组的核心基因。共表达网络显示两组均涉及核糖体，V-C组还涉及免疫反应。免疫细胞分析表明中性粒细胞和T细胞数量增加。

核糖体与MHC相关基因被鉴定为潜在的CRAO生物标志物，为预防、诊断、治疗及预后提供了研究方向。

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。