细胞外囊泡RNA共导出中的基因组邻近性与患者生物体液及罕见病关联
该数据集为文章《Genomic proximity in extracellular vesicle RNA co-export with links to patient biofluids and rare disease》的代码与源表，包含62个CSV文件（对应各补充表及表1、表2的两个源表）
基本信息
资源简介
细胞外囊泡RNA共导出中的基因组邻近性与患者生物体液及罕见病关联
Genomic proximity in extracellular vesicle RNA co-export with links to patient biofluids and rare disease
该数据集为文章《Genomic proximity in extracellular vesicle RNA co-export with links to patient biofluids and rare disease》的代码与源表，包含62个CSV文件（对应各补充表及表1、表2的两个源表）、一个包含相同工作表的工作簿、图表源表、38个臂的基因水平包装评分、脚本读取的基因注释及分析模块。运行指定Python脚本可重绘图1至图7及图S1至S9，并转换为文章TIFF图。数据可用于研究细胞外囊泡RNA共导出中的基因组邻近性、患者生物体液关联及罕见病生物标志物发现（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribu。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：文章《Genomic proximity in extracellular vesicle RNA co-export with links to patient biofluids and rare disease》（作者Aytac Gul）的代码与源表。文章中分析的每个数据集都是公开的。该存储库为文章的每个补充表以及表1和表2的两个源表各保存一个CSV文件（62个文件），另有一个保存相同工作表的工作簿。它还保存图表的源表、38个臂的基因水平包装评分、脚本读取的基因注释以及分析模块。使用requirements.txt中的包版本运行python code/figures/run_all.py可重绘图1至图7以及图S1至S9。每张图像与提交图文件转换来源的图像逐像素匹配，code/figures/to_rgb_tiff.py将图像转换为文章的TIFF图文件。MANIFEST_files.csv列出了每个文件
【主题与分类】
主题标签：extracellular vesicles、RNA cargo selection、chromosomal neighbourhood、genome organisation、biomarker discovery、patient biofluids、rare disease。本站分类：免疫系统疾病/慢性肉芽肿病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23521042
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23521042
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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:
数据集大小约 39.6 MB。
数据说明
Aytac Gul所著文章《细胞外囊泡RNA共输出中的基因组邻近性及其与患者生物体液和罕见病的关联》的代码与源表。文章中分析的所有数据集均为公开数据。本存储库为文章的每个补充表以及表1和表2的两个源工作表各保存一个CSV文件（共62个文件），另有一个包含相同工作表的工作簿。存储库还包含各图的源表、38个臂的基因水平包装评分、脚本读取的基因注释以及分析模块。使用requirements.txt中的软件包版本运行python code/figures/run_all.py可重绘图1至图7以及图S1至图S9。每张图像与提交的图文件所转换自的图像逐像素一致，code/figures/to_rgb_tiff.py可将图像转换为文章的TIFF图文件。MANIFEST_files.csv列出了每个文件及其大小和SHA256校验和。代码以MIT许可证发布，表格以CC BY 4.0发布。版本1.4取代版本1.3。它新增了RGB TIFF转换器和合并的表格工作簿，并按文章引用方式命名表格和图。
图表和分析代码保持不变。
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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