成人脓毒症与脓毒性休克中CD2和CD247的跨队列转录组筛查与评估数据及代码
支持成人脓毒症与脓毒性休克全血候选基因跨队列和跨平台评估的衍生数据与科学代码。三个发现数据集(GSE28750、GSE57065和GSE95233)通过差异表达和单基因SVM筛选产生共享的221基因集;网络、模块和文献证据汇聚于CD2和CD247

基本信息
资源简介
成人脓毒症与脓毒性休克中CD2和CD247的跨队列转录组筛查与评估数据及代码
支持成人脓毒症与脓毒性休克全血候选基因跨队列和跨平台评估的衍生数据与科学代码。三个发现数据集(GSE28750、GSE57065和GSE95233)通过差异表达和单基因SVM筛选产生共享的221基因集;网络、模块和文献证据汇聚于CD2和CD247
Integrated cross-cohort transcriptomic screening and evaluation of CD2 and CD247 in adult sepsis and septic shock - data and code
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):支持成人脓毒症与脓毒性休克全血候选基因跨队列和跨平台评估的衍生数据与科学代码。三个发现数据集(GSE28750、GSE57065和GSE95233)通过差异表达和单基因SVM筛选产生共享的221基因集;网络、模块和文献证据汇聚于CD2和CD247。GSE134347和GSE154918提供表达效应、协变量调整估计、病例内相关性和AUC比较。档案包括最终质控后矩阵、带有队列和平台注释的合并基因表达矩阵、去标识临床分析字段、完整统计结果、留出预测与调参、完整bootstrap记录、网络和WGCNA源数据、文献证据、分析与绘图代码、记录的软件版本、文件说明和校验和。原始测量
【主题与分类】
主题标签:脓毒症、脓毒性休克、全血转录组学、跨队列分析、支持向量机、CD2、CD247。本站分类:感染性疾病/脓毒症。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23374474
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.23374474
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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:
数据集大小约 299.3 MB。
数据说明
支持成人脓毒症和脓毒性休克全血候选基因跨队列和跨平台评估的衍生数据和科学代码。三个发现数据集(GSE28750、GSE57065和GSE95233)通过差异表达和单基因SVM筛选产生一个共享的221个基因集;网络、模块和文献证据共同指向CD2和CD247。GSE134347和GSE154918提供表达效应、协变量调整估计、病例内相关性和AUC比较。该存档包括最终质控后矩阵、带有队列和平台注释的合并基因表达矩阵、去标识化临床分析字段、完整统计结果、留出预测与调参、完整bootstrap记录、网络和WGCNA源数据、文献证据、分析和绘图代码、记录的软件版本、文件说明和校验和。原始测量数据仍保留在GEO中,不再分发。README.md定义了复现范围和详细参数。结果可从提供的质控后矩阵和存档中间文件复现。
从原始GEO测量数据复现,需要下载公开的源文件,并安装记录的R、Python和Cytoscape环境。已提交至BMC Medical Genomics。作者生成的衍生结果和文档采用CC BY 4.0许可,作者生成的代码采用MIT许可。第三方来源条款和署名仍适用。
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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