基于基因表达的分类器识别小鼠和人类金黄色葡萄球菌感染

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-33341

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数据说明

金黄色葡萄球菌可引起一系列人类感染。诊断延迟和诊断不确定性会导致治疗延迟和抗生素使用不当。越来越多的文献表明，宿主对病原体的炎症反应是改进现有诊断方法的潜在工具。本研究的假设是，宿主对金黄色葡萄球菌感染的反应与对大肠杆菌感染的反应存在可量化的差异，从而提供新的诊断途径。本研究采用贝叶斯稀疏因子建模和惩罚二项回归，定义了小鼠和人类金黄色葡萄球菌感染的外周血基因表达分类器。源自小鼠的分类器能够在多种条件（小鼠和细菌菌株、感染后时间）下区分金黄色葡萄球菌感染与健康对照以及大肠杆菌感染小鼠，并在远交系小鼠中得到验证（AUC>0.97）。源自95名人类受试者队列的金黄色葡萄球菌分类器能够区分金黄色葡萄球菌血流感染（BSI）与健康受试者（AUC 0.99）以及大肠杆菌BSI（AUC 0.82）。小鼠和人类对金黄色葡萄球菌感染的反应共享共同的生物学通路，使得小鼠模型能够对金黄色葡萄球菌进行分类

人类金黄色葡萄球菌血流感染（AUC 0.84）。小鼠和人类金黄色葡萄球菌分类器均在一个独立的人类队列中进行了验证（AUC分别为0.95和0.94）。本文所述方法有助于深入了解小鼠和人类在应对这些感染时所利用的保守通路和差异通路。此外，本研究增进了我们对金黄色葡萄球菌感染及其宿主反应的理解，并确定了新的诊断和治疗途径。为创建基于宿主基因表达的金黄色葡萄球菌感染分类器，使用了来自多种实验条件的小鼠。如方法部分所述，七种不同品系的近交小鼠（总计n=187）通过腹腔接种被四种不同的金黄色葡萄球菌菌株攻击，并在不同时间点处死。该c

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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