自身免疫性疾病共享而非未患病家庭成员共享的基因表达特征
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦自身免疫性疾病患者外周血单核细胞中可重复的基因表达模式。研究通过增加自身免疫样本量并采用监督聚类算法，识别出100个在多种自身免疫性疾病个体间共享、但未在患者一级亲属或未患病家庭成员中共享的基因表达谱
基本信息
资源简介
自身免疫性疾病共享而非未患病家庭成员共享的基因表达特征
该数据集英文名为 Gene Expression Signature Shared in Autoimmune Diseases Not in Unaffected Family Members，来自 omicsdi.org，归类于免疫系统疾病 / 其他，主题标签为 Transcriptomics。数据集聚焦自身免疫性疾病患者外周血单核细胞中可重复的基因表达模式。尽管自身免疫性疾病具有异质性，通常被认为由遗传与环境因素相互作用所致，但患者外周血单核细胞中呈现出可重复的基因表达模式，其中一部分反映的是家族相似性而非疾病本身的存在。研究旨在识别独立于家族相似性的那部分表达模式，并判断其是否与疾病持续时间、发病时间或其他因素有关。通过增加自身免疫样本量并采用监督聚类算法，研究识别出100个基因，其表达谱在多种自身免疫性疾病个体间共享，但未在患者一级亲属或未患病家庭成员中共享。
【数据集背景】
自身免疫性疾病具有异质性，通常被认为由遗传因素与环境因素相互作用引起。尽管疾病类型多样，患者的外周血单核细胞中仍表现出可重复的基因表达模式。然而，这种表达模式的一部分反映的是家族相似性，而非自身免疫性疾病的实际存在。因此，需要区分哪些表达特征与疾病本身相关，哪些仅源于家族背景。该数据集对应的研究正是围绕这一问题展开，试图识别独立于家族相似性的基因表达部分，并考察其与疾病持续时间、疾病发病或其他因素的关系。
【数据内容】
数据集的主题标签为 Transcriptomics，关注转录组层面的基因表达信息。研究通过增加自身免疫样本数量并采用监督聚类算法，识别出100个基因，这些基因的表达谱在患有多种自身免疫性疾病的个体之间共享，但未在自身免疫性疾病患者的一级亲属或未患病家庭成员中共享。数据集英文名称即体现了这一核心发现：在自身免疫性疾病中共享、而未在未患病家庭成员中共享的基因表达特征。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述说明了研究的基本设计思路：以自身免疫性疾病患者的外周血单核细胞基因表达为分析对象，通过扩大自身免疫样本量并运用监督聚类算法开展分析。关于样本采集的具体地点、时间范围、样本量数值、测序或检测平台等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于关注自身免疫性疾病外周血单核细胞基因表达模式的研究场景，尤其是需要区分疾病相关表达特征与家族相似性影响的分析。其主题标签为 Transcriptomics，适合转录组层面的比较与探索。关于更具体的适用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站描述提到研究采用监督聚类算法，并通过增加自身免疫样本量来识别共享的基因表达谱。关于数据文件格式、预处理步骤、分析流程、软件工具及参数设置等具体使用方法，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的核心结果是识别出100个在多种自身免疫性疾病个体间共享、但未在患者一级亲属或未患病家庭成员中共享的基因。源站描述未提供关于数据质量评估、样本规模、平台偏差、验证方式及使用限制的进一步信息，相关内容源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可信息，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-3447
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:
数据说明
尽管自身免疫性疾病具有异质性，据信由遗传与环境因素相互作用所致，但这类疾病患者的外周血单核细胞呈现出可重复的基因表达模式。该基因表达谱的一部分反映的是家族相似性，而非自身免疫性疾病的实际存在。本研究旨在识别该基因表达模式中独立于家族相似性的部分，并确定其是疾病病程、疾病发病还是其他因素的产物。通过增加分析中的自身免疫样本数量并采用监督聚类算法，我们识别出100个基因，其表达谱在患有多种自身免疫性疾病的个体中共享，但在自身免疫性疾病患者的一级亲属或对照者中不共享。早期疾病个体（发病后1年）与确立期疾病个体（发病后10年）表现出几乎相同的表达模式，提示这一独特表达谱反映的是疾病发病而非疾病病程。
对一组样本池进行了监督基因表达谱分析：对照组个体（8例）、自身免疫性疾病患者的未患病家庭成员（8例）以及自身免疫性疾病个体（54例）。我们试图识别出仅与自身免疫性疾病相关、而不受遗传因素影响的基因表达特征。
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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