PRJNA1328722：皮质性白内障患者血液RNA测序与生物信息学分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1328722

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，突显了若干生物学过程和通路中的显著变化。该数据集为了解全身性因素和免疫反应在ARC发生中的潜在作用提供了资源，并可能有助于发现这种常见眼部疾病的新型生物标志物。总体设计：通过RNA测序比较皮质性白内障患者与屈光性白内障患者之间的差异表达基因（DEGs）。

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。