基本信息

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基因组

创建/更新时间

2026-10-21

资源简介

PRJDB18882：单核细胞中 S100A8/A9 功能评估

PRJDB18882 是一个来自 NCBI 的转录组数据集，英文名称为“Evaluation of S100A8/A9 function in monocytes”，本站将其归类于免疫系统疾病 / 其他。该数据集聚焦单核细胞中 S100A8/A9 蛋白的功能研究。S100A8/A9 异二聚体是一种参与慢性炎症性疾病发生的炎症因子，但其在单核细胞中的确切作用尚不清楚。为探究这一问题，研究对单核细胞中由 S100A8/A9 蛋白诱导表达的基因进行了全面的 RNA-seq 分析。数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression，整体属于基因表达与转录组研究范畴，可为相关炎症机制研究提供表达层面的数据参考。

【数据集背景】

S100A8/A9 是由 S100A8 与 S100A9 组成的异二聚体，作为一种炎症因子，它参与慢性炎症性疾病的发生过程。尽管其在炎症性疾病中的作用已被认识，但 S100A8/A9 在单核细胞中的精确功能仍不明确。单核细胞是免疫系统的重要组成部分，理解该蛋白对单核细胞基因表达的影响，有助于揭示其在炎症发生中的具体作用环节。该数据集正是围绕这一尚未明确的问题而构建，通过转录组层面的分析来考察 S100A8/A9 蛋白在单核细胞中所诱导的基因表达变化。

【数据内容】

该数据集的核心内容是对单核细胞中受 S100A8/A9 蛋白诱导表达的基因进行全面的 RNA-seq 分析。其主题标签为 Transcriptome or Gene expression，表明数据属于转录组或基因表达类数据。源站描述明确指出分析对象是“由 S100A8/A9 蛋白诱导表达”的基因，因此数据内容围绕单核细胞在 S100A8/A9 作用下的基因表达响应展开。关于样本数量、测序平台、数据文件格式与规模等具体信息，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 NCBI（ncbi.nlm.nih.gov），数据集标识为 PRJDB18882。其研究设计基于对单核细胞进行 RNA-seq 分析，以检测 S100A8/A9 蛋白诱导表达的基因。关于样本采集的具体来源、供体信息、处理条件与实验流程等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与 S100A8/A9 及单核细胞相关的转录组研究场景，例如：探究 S100A8/A9 蛋白对单核细胞基因表达谱的诱导作用；为慢性炎症性疾病发生机制的研究提供单核细胞表达层面的参考；作为基因表达或转录组分析的数据资源，用于免疫系统疾病相关研究中的表达变化考察。关于该数据集在其他具体研究场景中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI 站点获取，标识为 PRJDB18882。使用时可根据 RNA-seq 分析的研究目的，对单核细胞中受 S100A8/A9 诱导表达的基因进行表达层面的考察。关于具体的下载方式、数据处理流程与分析步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI，属于转录组或基因表达类数据。其研究关注的是单核细胞中由 S100A8/A9 蛋白诱导表达的基因，源站描述未提及样本规模、测序深度、重复设置或验证实验等信息。关于数据质量指标与使用限制，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于 NCBI，标识为 PRJDB18882。关于具体的引用方式与许可条款，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB18882

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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/Traces/study?acc=PRJDB18882

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。

数据说明

S100A8与A9的异二聚体（S100A8/A9）是一种炎症因子，参与慢性炎症性疾病的发生。然而，S100A8/A9在单核细胞中的确切作用仍不清楚。为探究这一问题，我们对单核细胞中由S100A8/A9蛋白诱导表达的基因进行了全面的RNA-seq分析。

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