终身疟疾暴露驱动B细胞活化与转录后调控并抑制炎症转录程序的复制数据
该数据集为一项研究终身疟疾暴露相关免疫特征的复制数据，研究对象为肯尼亚健康成年参与者，覆盖多个疟疾传播环境。数据包括参与者基线特征（年龄、性别、站点）、血浆样本的原始与处理后细胞因子测量值、外周血单个核细胞（PBMC）的原始与标准化RNA-seq计数（含未处理的基因水平计数及按每百万计数CPM标准化
基本信息
资源简介
终身疟疾暴露驱动B细胞活化与转录后调控并抑制炎症转录程序的复制数据
Replication Data for: Lifelong malaria exposure drives B cell activation and post-transcriptional regulation while suppressing inflammatory transcriptional programs
该数据集为一项研究终身疟疾暴露相关免疫特征的复制数据，研究对象为肯尼亚健康成年参与者，覆盖多个疟疾传播环境。数据包括参与者基线特征（年龄、性别、站点）、血浆样本的原始与处理后细胞因子测量值、外周血单个核细胞（PBMC）的原始与标准化RNA-seq计数（含未处理的基因水平计数及按每百万计数CPM标准化的计数），以及一份带注释统计代码的R Markdown文件，可用于复现数据加工与分析流程（来源 DataONE，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这是题为“Lifelong malaria exposure drives B cell activation and post-transcriptional regulation while suppressing inflammatory transcriptional programs”的手稿的复制数据集。该数据集作为一项研究的一部分生成，该研究调查了来自肯尼亚的健康成年参与者中与终身疟疾暴露相关的免疫特征。它包含跨多个疟疾传播环境收集的数据，包括：参与者基线特征（如年龄、性别、站点）；血浆样本的原始和处理后细胞因子测量值；外周血单个核细胞（PBMC）的原始和标准化RNA-seq计数，包括未处理的基因水平计数和标准化为每百万计数（CPM）的计数；一个带有注释统计代码的R Markdown文件，用于数据处理和分析。
【主题与分类】
主题标签：pathogen exposure、Malaria、Immune activation、Chronic exposure、Immune imprinting、Immune tolerance、Immunomodulation、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A8ee90778c7b372844cf63d80a774c098ecafaeb4d793ae8ccf24829d8cdb154d
使用许可：http://creativecommons.org/licenses/by/4.0。
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
这是一个用于题为“终身疟疾暴露驱动B细胞激活和转录后调控，同时抑制炎症转录程序”的手稿的复制数据集。该数据集是作为一项研究的一部分生成的，该研究调查了来自肯尼亚的健康成年参与者中与终身疟疾暴露相关的免疫学特征。它包括在多个疟疾传播环境中收集的数据， comprising：基线参与者特征（例如，年龄、性别、地点）来自血浆样本的原始和处理后的细胞因子测量来自外周血单核细胞（PBMCs）的原始和标准化的RNA-seq计数，包括未处理的基因水平计数和标准化为每百万计数（CPM）的计数一个R Markdown文件，其中包含用于数据处理和分析的带注释的统计代码
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
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