α-gal综合征患者循环免疫细胞单细胞mRNA分析与表面标志物表达谱
该数据集来自NCBI GEO,包含α-gal综合征(AGS)患者与健康对照者循环免疫细胞的单细胞mRNA分析和表面标志物表达谱数据,采用CITE-seq技术开展研究

基本信息
资源简介
α-gal综合征患者循环免疫细胞单细胞mRNA分析与表面标志物表达谱
Single-cell mRNA analysis and surface marker expression profiling of circulating immune cells in human with alpha-gal syndrome
该数据集来自NCBI GEO,包含α-gal综合征(AGS)患者与健康对照者循环免疫细胞的单细胞mRNA分析和表面标志物表达谱数据,采用CITE-seq技术开展研究。数据覆盖免疫细胞转录组与表面蛋白表达信息,可用于比较AGS患者与健康对照的免疫细胞组成、状态及相互作用差异,探索蜱虫叮咬触发的免疫细胞及下游信号通路,为AGS的免疫机制研究提供数据支持(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):α-gal综合征(AGS)是一种针对寡糖半乳糖-α-1,3-半乳糖(α-gal)的IgE介导的过敏反应。α-gal存在于非狭鼻类哺乳动物的组织中,其特征性延迟反应由食用红肉、内脏器官、乳制品、明胶及其他产品(包括来源于非灵长类哺乳动物的药物)引起。该综合征受地理位置深刻影响,反映了蜱虫叮咬在致敏中的重要作用。然而,特定的免疫细胞、它们之间的相互作用以及蜱虫叮咬触发的下游信号级联尚不清楚。为填补这一空白,我们开展了一项综合研究,利用CITE-seq分析AGS受试者与健康对照者血液中的免疫细胞。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL24676、9606。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308814
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。
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。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308814
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
α-半乳糖综合征(AGS)是一种由IgE介导的针对寡糖半乳糖-α-1,3-半乳糖(α-半乳糖)的过敏反应。α-半乳糖存在于非狭鼻类哺乳动物的组织中,其特征性迟发型反应由食用红肉、内脏器官、乳制品、明胶及其他产品(包括来源于非灵长类哺乳动物的药物)所引起。该综合征受地理位置的显著影响,反映了蜱虫叮咬在致敏过程中的重要作用。然而,蜱虫叮咬所触发的特定免疫细胞、其相互作用以及下游信号级联反应尚不明确。为填补这一空白,我们开展了一项综合研究,利用CITE-seq分析AGS受试者血液中的免疫细胞,并与健康对照者进行比较。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




