蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛患者数据集
该数据集来自 omicsdi.org,收录 32 例蛛网膜下腔出血患者的前瞻性单中心研究数据,按是否发生复杂性脑血管痉挛分为 Vasospasm 组与 Control 组,并按年龄、性别、Fisher 分级、部位、吸烟等参数配对

基本信息
资源简介
蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛患者数据集
该数据集来自 omicsdi.org,收录 32 例蛛网膜下腔出血患者的前瞻性单中心研究数据,按是否发生复杂性脑血管痉挛分为 Vasospasm 组与 Control 组,并按年龄、性别、Fisher 分级、部位、吸烟等参数配对。数据包含采用 25,000 基因微阵列测定的血细胞基因表达谱,可用于探索基因表达特征预测脑血管痉挛的能力,并评估血液生物标志物的潜在价值(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目前蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的诊断非常困难,需要血液生物标志物等额外工具。我们测试了血细胞基因表达谱预测血管痉挛的能力。32 例蛛网膜下腔出血患者被纳入这项前瞻性单中心研究。他们根据是否发生复杂性脑血管痉挛(Vasospasm)或未发生(Control)进行分组,并根据年龄(+/- 10 岁)、性别、Fisher 分级(+/- 1)、部位、吸烟(至少前 3 个参数)进行配对。血细胞基因表达谱使用 25,000 基因微阵列测定。血样:2.5 mL 采集于 PAXgene® Blood RNA 管(PreAnalytix)。RNA 提取:PAXgene® Blood RNA 试剂盒(Qiagen)。我们使用了通用参考 RNA(Stratagene)。RNA 扩增和标记:Amino Allyl MessageAmp II 试剂盒(Ambion)。我们杂交了 4
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-37924
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-37924
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的诊断目前非常困难,需要血液生物标志物等额外工具。我们测试了血细胞基因表达谱预测血管痉挛的能力。这项前瞻性单中心研究纳入了32例蛛网膜下腔出血患者。根据是否发生复杂性脑血管痉挛(痉挛组)进行分组(对照组),并按年龄(±10岁)、性别、Fisher分级(±1)、部位、吸烟(至少前3项参数)进行配对。使用25,000基因微阵列测定血细胞的基因表达谱。血样:在PAXgene® Blood RNA管(PreAnalytix)中采集2.5 mL;RNA提取:PAXgene® Blood RNA试剂盒(Qiagen)。我们使用了通用参考RNA(Stratagene)。RNA扩增和标记:Amino Allyl MessageAmp II试剂盒(Ambion)。我们使用来自“Réseau National des Génopôles”(法国伊尔基希)的全基因组微阵列,每位患者杂交4张微阵列。
将2张玻片与标记了Cy3的参考RNA和标记了Cy5的患者RNA进行杂交,另将2张玻片与标记了Cy5的参考RNA和标记了Cy3的患者RNA进行杂交。杂交:采用Agilent方案并稍作修改:每种标记RNA各750 ng,于60°C在Agilent杂交仪中杂交17小时。洗涤后,用GenePix 4000B扫描仪(Molecular Devices)扫描玻片。图像强度数据用GenePix Pro 6.0分析软件提取。使用MAIA软件(Novikov E and Barillot E. Software package for automatic microarray image analysis (MAIA))进行Cy3和Cy5的定量及优质斑点的筛选。随后使用ACUITY软件,通过Lowess非线性归一化对Cy3/Cy5对数比值进行归一化,过滤掉在4张玻片中少于3张中出现的基因,并评估每位患者4张微阵列的可重复性(层次聚类、自组织映射)。
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
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