血液基因组学研究模块化分析框架：在系统性红斑狼疮中的应用

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE11907

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。

数据说明

患者血液转录谱分析为在全基因组范围内研究与人类疾病相关的免疫学机制提供了一种手段。此外，此类研究为发现具有临床相关性的生物标志物特征奠定了基础。我们设计了一种基于识别转录模块的微阵列分析策略，这些模块由在多个疾病数据集中协同表达的基因构成。在模块水平上映射基因表达变化，可生成疾病特异性转录指纹，为微阵列数据的可视化和功能解读提供了稳定的框架。这些转录模块被用作生物标志物筛选的基础，并用于开发系统性红斑狼疮患者疾病进展的多变量转录指标。因此，本研究描述了一种方法学的实施与应用，该方法学旨在支持转化研究环境中对人类免疫系统的系统尺度分析。本SuperSeries由下列SubSeries组成。

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。