人主要白细胞类型经LPS、IgE和PMA分离或分化刺激后的转录谱分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-3982

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

警告文件 GSM90663.txt 和 GSM90665.txt 完全相同。在本研究中，我们使用 Affymetrix 寡核苷酸微阵列来生成人类主要白细胞类型的基因转录谱。这一全面的数据集使我们不仅能够确定每种白细胞类型中表达了哪些基因，还能确定激活后每个亚群中表达了哪些基因。使用来自所有主要人类白细胞亚群的全面基因谱数据集，为识别与单一白细胞亚群或不同免疫范式相关的基因提供了一种新颖而有力的手段。实验总体设计：不同的白细胞亚群从人类血液中分离或分化，以获得始终大于95%纯度的群体。还生成了激活的效应细胞如巨噬细胞、中性粒细胞和肥大细胞的基因谱。在大多数情况下，微阵列分析是在来自2个独立供体的样本上进行的。

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。