ErasmusMC 白血病前期综合征间充质细胞样本数据集

该数据集来源于 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为 Genomics。该数据集作为 45 例低危骨髓增生异常综合征(LRMDS)和 3 例 Diamond-Blackfan anemia(DBA)病例的补充,用于展示异常炎症信号作为白血病前期综合征的共同机制,诱导造血干细胞基因

omicsdi
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时间序列分类Genomics
ena-DATASET-ErasmusMC-hema-25-08-2016-22:44:02:954-67 - samples

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

ErasmusMC 白血病前期综合征间充质细胞样本数据集

该数据集来源于 omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为 Genomics。数据为从 4 例 Shwachman-Diamond syndrome(SDS)患者骨髓标本中前瞻性 FACS 分离的高度纯化间充质细胞(CD45-/7AAD-/CD235a-/CD31-/CD271+/CD105+)。该数据集作为 45 例低危骨髓增生异常综合征(LRMDS)和 3 例 Diamond-Blackfan anemia(DBA)病例的补充,用于展示异常炎症信号作为白血病前期综合征的共同机制,诱导造血干细胞基因毒性应激,并用于确定与健康供者高度纯化间充质细胞基因表达谱相比,白血病前期综合征中不同重叠的基因表达特征(来源 omic。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高度纯化的间充质细胞(CD45-/7AAD-/CD235a-/CD31-/CD271+/CD105+)从 4 例 Shwachman-Diamond syndrome(SDS)病例的骨髓标本中前瞻性 FACS 分离。该数据集包含 4 例 SDS 病例,用作 45 例低危骨髓增生异常综合征(LRMDS)和 3 例 Diamond-Blackfan anemia(DBA)病例的补充,以证明异常炎症信号是白血病前期综合征中诱导造血干细胞基因毒性应激的共同机制。此外,该数据集用于确定与健康供者高度纯化间充质细胞的基因表达谱相比,白血病前期综合征中不同重叠的基因表达特征。

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001002660

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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001002660

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

高度纯化的间充质细胞(CD45-/7AAD-/CD235a-/CD31-/CD271+/CD105+)通过FACS前瞻性地从4例Shwachman-Diamond综合征(SDS)患者的骨髓标本中分离出来。该数据集包含4例SDS病例,作为45例低危骨髓增生异常综合征(LRMDS)和3例Diamond-Blackfan贫血(DBA)病例的补充,用以证明异常炎症信号作为白血病前综合征的共同机制,诱导造血干细胞中的基因毒性应激。此外,该数据集还用于确定白血病前综合征中不同的重叠基因表达特征,与健康供者高度纯化间充质细胞的基因表达谱进行比较。

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。

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