PNRR-MAD-2022-12376178 项目数据集：阿尔茨海默病中神经炎症与细胞外囊泡的相互作用

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20703913

标准获取流程：

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   • 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

该数据集包含了一项关于神经炎症与细胞外囊泡在阿尔茨海默病发病机制中相互作用研究的原始数据。数据集包括：来自36个基因编码区和非编码区测序的原始数据，这些基因涉及神经炎症和囊泡介导的运输，根据已发表的全基因组关联（GWA）研究，它们已知与阿尔茨海默病相关。

数据来自192名受试者；1个.xlsx文件，包含阿尔茨海默病患者和非痴呆受试者4个脑区中10种炎症分子的浓度；80个.csv文件，包含从痴呆受试者和对照者颞叶皮层分离的细胞外囊泡中miRNA表达分析所获得的数据；1个.csv文件，包含阿尔茨海默病患者和对照者颞叶皮层中mRNA表达分析所获得的数据；1个.xlsx文件，包含队列1中所纳入患者的CSF和血浆生物标志物（包括炎症分子）的浓度；1个.xlsx文件，包含队列1（验证队列）中所纳入患者血浆细胞外囊泡中分析miRNA的DeltaCq数据；1个.xlsx文件，包含队列2中所纳入患者的临床、神经心理学和影像学数据；1个.xlsx文件，包含队列2中所纳入患者的CSF和血浆生物标志物（包括炎症分子）的浓度；1个.xlsx文件，包含队列2中所纳入患者血浆细胞外囊泡中分析miRNA的DeltaCq数据；60个.csv文

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。