GSE157007巨细胞动脉炎数据
GEO中GCA相关转录组数据，适合差异表达和免疫浸润分析，由NCBI提供，数据格式为表格，适用于分类任务，许可证为Public Domain。
基本信息
资源简介
GSE157007巨细胞动脉炎数据
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Multidimensional single-cell analysis of human peripheral blood reveals characteristic features of the immune system landscape in aging and frailty》。源站首次发布：Aug 27 202。
【数据内容】
源站原始描述：Frailty is an intermediate status of human ageing process, associated with decompensated homeostasis and death. The immune phenotype of frailty and its underlying cellular and molecular processes remain poorly understood. Here we profiled 114,467 immune cells from cord blood, young adults, healthy and frail elderly using single-cell RNA and TCR V(D)J sequencing. An age-dependent accumulation of cell heterogeneity and transcriptome variability in defined immune cell types was observed. With the s…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by high throughput sequencing、GPL24676、9606。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE157007
【使用注意】
· 源站最后修改于 Apr 18 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE157007
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
GEO中GCA相关转录组数据，适合差异表达和免疫浸润分析。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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