IgE_GXB_Database：IgE介导特应性疾病转录组数据集
IgE_GXB_Database 是一个面向免疫球蛋白 E（IgE）介导特应性疾病（涵盖过敏至原发性免疫缺陷）的转录组数据集集合，来源于 Gene Expression Omnibus 的 30 个数据集，包含 1761 个转录组谱，发布于 Gene Expression Browser（GXB）开
基本信息
资源简介
IgE_GXB_Database：IgE介导特应性疾病转录组数据集
IgE_GXB_Database
IgE_GXB_Database 是一个面向免疫球蛋白 E（IgE）介导特应性疾病（涵盖过敏至原发性免疫缺陷）的转录组数据集集合，来源于 Gene Expression Omnibus 的 30 个数据集，包含 1761 个转录组谱，发布于 Gene Expression Browser（GXB）开放源码网页应用，支持元数据查询、可视化与注释。该集合描述了主题构成、疾病类别、样本数与平台，并提供排序基因列表与样本分组以辅助数据可视化与解读，可通过 GXB 在线获取。数据集经相关出版物验证，在基因表达趋势与倍数变化上显示良好一致性，可用于过敏与免疫相关转录组分析与分类研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2018-10-08。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：在此，我们呈现了一个经过整理的转录组数据集集合，这些数据集与免疫球蛋白 E（IgE）介导的特应性疾病（范围从过敏到原发性免疫缺陷）相关。来自 Gene Expression Omnibus 的 30 个数据集，涵盖 1761 个转录组谱，已在 Gene Expression Browser（GXB）上提供，这是一个开放源码的网页应用，允许对元数据进行查询、可视化和注释。该集合的主题构成、疾病类别、样本数量和平台均有描述。排序基因列表和样本分组用于促进数据可视化/解读，并可通过 GXB（
【数据结构与技术规格】
文件数 398 个，合计 19.51 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.7176851.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Systems biology。主题标签：database sets、Allergy、Immunoglobuline E、atopic diseases、Gene Expression Browser、Gene expression、Bioinformatics、Systems Biology。本站分类：免疫系统疾病/过敏。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Systems biology。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/IgE_GXB_Database/7176851
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Toufiq, Mohammed; Garand, Mathieu; Boughorbel, Sabri; Chaussabel, Damien; Ali, fatima Al; Huang, Susie S. Y. (2018). IgE_GXB_Database. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.7176851.v1
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:
数据集大小约 19.51 GB。
数据说明
在此，我们呈现了一组精心整理的转录组数据集，这些数据集与免疫球蛋白E（IgE）介导的过敏性疾病（从过敏到原发性免疫缺陷）相关。来自基因表达综合数据库的30个数据集，涵盖1761个转录组图谱，已在基因表达浏览器（GXB）上提供，这是一个开源网络应用程序，支持元数据的查询、可视化和注释。该集合的主题构成、疾病类别、样本数量及所用平台均有描述。通过排名基因列表和样本分组来促进数据可视化/解读，并可通过GXB（http://ige.gxbsidra.org/dm3/geneBrowser/list）在线获取。利用相关出版物对数据集进行验证，显示基因表达趋势和倍数变化具有良好的一致性。
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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