再生障碍性贫血患者HLA-DR(+)与HLA-DR(-) HSPC转录组分析
该数据集来自NCBI GEO，聚焦再生障碍性贫血（AA）患者中HLA-DR(+)与HLA-DR(-)造血干/祖细胞（HSPC）的转录组比较
基本信息
资源简介
再生障碍性贫血患者HLA-DR(+)与HLA-DR(-) HSPC转录组分析
Transcriptome analysis of HLA-DR(+) HSPCs and HLA-DR(-) HSPCs in aplastic anemia patients
该数据集来自NCBI GEO，聚焦再生障碍性贫血（AA）患者中HLA-DR(+)与HLA-DR(-)造血干/祖细胞（HSPC）的转录组比较。源站描述指出，在携带HLA-DR15的AA患者中可检测到缺失HLA-DR的HSPC，这类细胞可能逃避识别HLA-DR15递呈自身抗原的CD4+ T细胞攻击。数据包含1个文件（GSE183768_series_matrix.txt.gz），可用于比较两类HSPC的表达谱，探索抗原特异性T细胞免疫逃逸机制（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Sep 09 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：在携带HLA-DR15的再生障碍性贫血（AA）患者中检测到缺乏HLA-DR的HSPC [HLA-DR(-) HSPC]。HLA-DR(-) HSPC可能逃避识别由HLA-DR15递呈的自身抗原的CD4+ T细胞的攻击。本研究的目的是通过比较HLA-DR(+) HSPC和HLA-DR(-) HSPC的转录组谱，阐明针对抗原特异性T细胞的免疫逃逸机制。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL24676、9606。本站分类：血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE183768
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jun 25 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE183768
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
在携带HLA-DR15的再生障碍性贫血（AA）患者中检测到了缺乏HLA-DR的造血干/祖细胞[HLA-DR(-) HSPCs]。HLA-DR(-) HSPCs可能逃避识别由HLA-DR15提呈的自身抗原的CD4+ T细胞的攻击。本研究旨在通过比较HLA-DR(+) HSPCs与HLA-DR(-) HSPCs的转录组图谱，阐明其逃避抗原特异性T细胞攻击的免疫逃逸机制。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
