皮质性白内障患者血液RNA测序与生物信息学分析数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308087

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

该数据集包含来源于年龄相关性白内障（ARC）患者及匹配健康对照个体外周血单核细胞（PBMCs）的原始及处理后转录组数据。本研究旨在识别与ARC发病机制相关的系统性基因表达特征。共纳入6名参与者，包括3名ARC患者和3名年龄、性别匹配的健康对照。提取总RNA，并使用Illumina TruSeq Stranded mRNA LT Sample Prep Kit进行文库构建。测序在Illumina NovaSeq 6000平台上进行，采用150-bp双端策略。初步生物信息学分析显示，ARC患者与屈光性白内障患者之间存在311个上调差异表达基因（DEGs）和268个下调DEGs（|log2FC| > 2且校正p值 < 0.05）。

对这些差异表达基因（DEGs）进行的基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，突显了几个生物过程和通路的显著变化。此数据集为理解系统性因素和免疫反应在ARC发展中的潜在作用提供了资源，并可能促进发现这一常见眼病的新型生物标志物。

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。