PRJNA1193530：日本人脂肪组织BMI相关基因表达谱
该数据集来自NCBI，包含日本个体脂肪组织的基因表达谱，受试者BMI各异，共176名接受胃癌手术者。研究采用微阵列技术检测脂肪组织RNA，识别与BMI相关的差异表达基因，旨在揭示肥胖相关代谢改变的分子机制，并寻找潜在的肥胖相关疾病生物标志物或治疗靶点
基本信息
资源简介
PRJNA1193530：日本人脂肪组织BMI相关基因表达谱
PRJNA1193530 数据集收录了来自日本个体脂肪组织的基因表达谱，受试者具有不同的体重指数（BMI）。该研究旨在考察 BMI 与脂肪组织基因表达模式之间的关联，从而为理解肥胖相关代谢改变的分子机制提供线索。样本的 RNA 经提取后采用微阵列技术进行分析，识别出与 BMI 相关的差异表达基因，这些基因可能作为肥胖相关疾病的潜在生物标志物或治疗靶点。研究共纳入 176 名接受胃癌手术的受试者，整体设计围绕寻找与肥胖相关的、表达发生改变的候选脂肪因子而展开。数据集主题归属于转录组或基因表达范畴，来源站点为 ncbi.nlm.nih.gov。
【数据集背景】
肥胖已成为全球性的公共健康问题，其与代谢紊乱及多种疾病风险升高密切相关。脂肪组织不仅是能量储存器官，也通过分泌多种脂肪因子参与内分泌与代谢调控。要理解肥胖如何引起代谢改变，需要从分子层面考察 BMI 与脂肪组织基因表达之间的关系。该数据集正是围绕这一目标构建：通过对日本个体脂肪组织进行基因表达分析，寻找与 BMI 相关的表达变化，为揭示肥胖相关代谢改变的分子机制提供数据基础，并探索可用于肥胖相关疾病的风险评估、生物标志物发现或治疗靶点筛选的候选基因。
【数据内容】
数据集的内容为脂肪组织样本的基因表达谱，样本来自 BMI 各异的日本个体。研究采用微阵列技术对脂肪组织 RNA 进行检测，获得基因表达数据，并在此基础上识别与 BMI 相关的差异表达基因。研究关注的是与肥胖相关的候选脂肪因子，即表达水平随 BMI 变化而发生改变的基因。主题标签为转录组或基因表达，说明数据属于基因表达层面的测量结果。数据的具体基因数量、样本分组细节、表达矩阵格式等信息源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov。样本采集自接受胃癌手术的日本个体，共 176 名受试者，其 BMI 各不相同。研究人员从这些受试者的脂肪组织中提取 RNA，并利用微阵列技术进行分析。研究的设计思路是：通过对人脂肪组织开展全面的基因表达分析，识别与肥胖相关的表达改变，从而筛选候选脂肪因子。关于样本采集的具体部位、采集时间、伦理审批信息以及微阵列平台型号等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于以下研究方向：考察 BMI 与脂肪组织基因表达之间的关联；识别与肥胖相关的差异表达基因；筛选可能作为肥胖相关疾病生物标志物或治疗靶点的候选脂肪因子；探讨肥胖相关代谢改变的分子机制。由于样本来自接受胃癌手术的个体，数据也可能为研究肥胖与肿瘤背景下代谢改变之间的关系提供参考。此外，该数据可用于基因表达谱的比较分析、候选基因筛选的方法学验证等场景。具体分析用途需结合数据本身的特点加以判断，源站未提供针对特定应用的验证结论。
【使用方法】
使用该数据集时，可围绕 BMI 与基因表达的关系开展分析，例如比较不同 BMI 个体的表达谱、识别与 BMI 相关的差异表达基因，并对候选基因进行功能层面的解读。由于数据基于微阵列技术产生，分析时需考虑微阵列数据的一般处理流程，包括数据预处理、归一化与差异表达分析等。关于数据的具体文件格式、下载方式、预处理步骤及分析参数，源站未提供，使用前应查阅源站的相关说明。
【质量与限制】
该研究的样本来自接受胃癌手术的日本个体，样本来源具有特定性，可能影响结果向一般人群或其他人群的外推。数据集仅涉及脂肪组织的基因表达谱，未涵盖其他组织或其它类型的数据。关于样本量在各 BMI 组间的分布、微阵列数据的技术质量指标、是否包含重复样本或验证队列等信息，源站未提供。使用者在解释与 BMI 相关的差异表达基因时，应结合研究设计与样本特征谨慎判断其生物学意义与适用范围。
【引用与许可】
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov，使用或引用时应遵循源站的相关要求。关于具体的引用格式、作者信息、发表文献以及数据使用许可条款，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1193530
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含来自不同体重指数（BMI）的日本个体脂肪组织样本的基因表达谱。本研究旨在探讨BMI与脂肪组织基因表达模式之间的关联，为肥胖相关代谢改变的分子机制提供见解。从脂肪组织样本中提取RNA，并采用微阵列技术进行分析。研究识别了与BMI相关的差异表达基因，这些基因可能作为肥胖相关疾病的潜在生物标志物或治疗靶点。总体设计：为识别与肥胖相关的基因表达改变的候选脂肪因子，对人脂肪组织进行了全面的基因表达分析。该研究纳入了176名接受胃癌手术的受试者。
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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