IgG4相关疾病公共腺体、眶部、血液及B细胞样本转录组协调资源

该资源整合了IgG4相关疾病的公共批量转录组数据,来源于GEO系列矩阵、NCBI生成的RNA-seq计数及提交者处理文件

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2026-10-20 更新
浏览 8
基因组预测IgG4-related diseaseMikulicz diseasesalivary glandlacrimal glandorbittranscriptomicsdata harmonizationGEO
基因组A harmonized IgG4-related disease transcriptome resource of public gland, orbital, blood and B cell samples

基本信息

模态
基因组
大小
0.008730772 GB
任务类型
预测
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-20
版本
1.0

资源简介

IgG4相关疾病公共腺体、眶部、血液及B细胞样本转录组协调资源

A harmonized IgG4-related disease transcriptome resource of public gland, orbital, blood and B cell samples

该资源整合了IgG4相关疾病的公共批量转录组数据,来源于GEO系列矩阵、NCBI生成的RNA-seq计数及提交者处理文件。共注释5个系列的92个样本,处理为5个按系列基因矩阵,12个样本未通过质量控制。针对唾液泪腺这一区室构建了跨系列ComBat矩阵(47个样本、15830个基因、2个矩阵)。另有5个系列被编目但未重新处理。ComBat校正矩阵仅供探索和可视化,正式分析应在各系列内进行,再以随机效应合并系列内估计(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【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):IgG4相关疾病公共批量转录组的协调资源,基于公共处理数据(GEO系列矩阵、NCBI生成的RNA-seq计数和提交者处理文件)构建。注释了来自5个系列的92个样本;来自5个系列的92个样本被处理为5个按系列基因矩阵;12个未通过质量控制。针对1个区室层构建了跨系列ComBat矩阵:唾液泪腺(47个样本,15830个基因,2个矩阵)。另有5个系列被编目但未重新处理(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校正矩阵仅供探索和可视化。正式分析应在每个系列内进行,使用按系列矩阵或未校正矩阵并将系列作为因子,然后通过随机效应合并系列内估计。

【主题与分类】

主题标签:IgG4-related disease、Mikulicz disease、salivary gland、lacrimal gland、orbit、transcriptomics、data harmonization、GEO。本站分类:免疫系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23500019

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 8.7 MB。

数据说明

IgG4相关疾病的公共批量转录组协调资源,基于公共处理后数据构建(GEO系列矩阵、NCBI生成的RNA-seq计数及提交者处理文件)。对来自5个系列的92个样本进行了注释;来自5个系列的92个样本被处理为5个按系列划分的基因矩阵;12个样本未通过质量控制。针对1个区室层构建了跨系列ComBat矩阵:唾液腺泪腺(47个样本,15830个基因,2个矩阵)。另有5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校正矩阵仅供探索和可视化使用。正式分析应在各系列内进行,使用按系列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。不同标准化处理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。

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