图2数据

该数据集为图2数据,来源于search.dataone.org,归类于肌肉骨骼系统疾病/其他。内容涵盖骨髓单核细胞与分离单核细胞的流式细胞术分析、单核细胞在不同基质中分泌细胞因子的无监督层次聚类、nanoString髓系面板基因表达聚类、基因集分析全局有向显著性评分聚类、主成分分析、以及比较黏性与弹

dataone
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基因组分类Medicine, Health and Life SciencesEngineering
Figure 2 Data

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

图2数据

Figure 2 Data

该数据集为图2数据,来源于search.dataone.org,归类于肌肉骨骼系统疾病/其他。内容涵盖骨髓单核细胞与分离单核细胞的流式细胞术分析、单核细胞在不同基质中分泌细胞因子的无监督层次聚类、nanoString髓系面板基因表达聚类、基因集分析全局有向显著性评分聚类、主成分分析、以及比较黏性与弹性基质(E~7.5 kPa,n=3)的差异基因表达火山图,还包括早期(n=13)与晚期显性PMF(n=16)患者骨髓的nanoString差异表达火山图。数据可用于研究基质力学对单核细胞免疫表型与转录特征的影响,以及骨髓增殖性肿瘤相关分析(来源 DataONE,http://creativecommons.org/publicdomain。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):2a. 骨髓单核细胞(BM)和分离单核细胞(Mo)的流式细胞术。HLA-DR vs. CD11b+ 在活-CD45+CD3-细胞上设门,CD14 vs. CD11b 在活-CD45+CD3-CD11b+细胞上设门。2b. 在各种基质中培养的单核细胞分泌的细胞因子的无监督层次聚类。Soft ~ 0.75 kPa,Stiff ~ 7.5 kPa 弹性模量。2c. 来自nanoString髓系面板的基质中单核细胞基因表达的无偏层次聚类。2d. 基因集分析的全局有向显著性评分的聚类。E) 供体1和供体2基因表达的主成分分析 2f. 比较弹性模量E~7.5 kPa的黏性和弹性基质的差异基因表达的火山图(n=3)。2g. 通过nanoString对早期(n=13)或晚期、显性PMF(n=16)患者队列骨髓的差异基因表达的火山图

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Engineering。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A9fc30164a671f9bf2587b0bfd22545a1c86b0115866b2740d8c56ac769d59fc6

使用许可:http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。

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    • 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

2a. 骨髓单个核细胞(BM)及分离单核细胞(Mo)的流式细胞术。HLA-DR vs. CD11b+设门于活-CD45+CD3-细胞,CD14 vs. CD11b设门于活-CD45+CD3-CD11b+细胞。2b. 单核细胞在不同基质中培养所分泌细胞因子的无监督层次聚类。Soft ~ 0.75 kPa,Stiff ~ 7.5 kPa弹性模量。2c. 基于nanoString髓系面板的单核细胞在基质中基因表达的无偏层次聚类。2d. 基因集分析的全局有向显著性评分聚类。E)供者1和供者2基因表达的主成分分析。2f. 比较弹性模量E~7.5 kPa的黏性与弹性基质的差异基因表达火山图(n=3)。2g. 早期(n=13)或晚期显性PMF(n=16)患者队列骨髓中nanoString差异基因表达火山图。2h. 晚期显性PMF患者(PMF-3,n=16个生物学独立样本)归一化基因表达与弹性硬基质中单核细胞(E~7.5 kPa,来自单一供者的n=3个生物学重复)的相关性。

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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