巨细胞动脉炎与风湿性多肌痛公共动脉、主动脉、肌肉、单核细胞及CD4 T细胞样本转录组协调资源

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23499902

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据集大小约 24.9 MB。

数据说明

巨细胞动脉炎（GCA）和风湿性多肌痛（PMR）公共批量转录组数据的统一资源，基于公开处理数据构建（GEO系列矩阵、NCBI生成的RNA-seq计数和提交者处理文件，以及两个E-MTAB系列的ArrayExpress处理文件和CEL文件）。来自8个系列的419个样本被注释；来自8个系列的397个样本被处理成8个按系列划分的基因矩阵；22个样本未通过质量控制。针对2个区室层构建了跨系列ComBat矩阵：CD4 T细胞（132个样本，11101个基因，2个矩阵）；动脉组织（76个样本，3765个基因，3个矩阵）。另有3个系列已编目但未重新处理（单细胞、空间、仅原始数据或标签无法解析）。未使用受控访问数据。ComBat校正后的矩阵仅供探索和可视化使用。正式分析应在每个系列内进行，使用按系列划分的矩阵或以系列作为因子的未校正矩阵，然后通过随机效应荟萃分析合并系列内估计值。不同归一化方式的系列不应合并用于推断。

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。