扩展数据：RecurSieve 检测单细胞数据中细微基因表达模式的 Python 包
(B) RecurSieve 与普通随机森林特征重要性的比较。(C) 兴奋性神经元结果。(D) 运行时间与数据集大小的关系
基本信息
资源简介
扩展数据：RecurSieve 检测单细胞数据中细微基因表达模式的 Python 包
(B) RecurSieve 与普通随机森林特征重要性的比较。(C) 兴奋性神经元结果。(D) 运行时间与数据集大小的关系
Extended data for: RecurSieve: A Python Package Using Iterative Machine Learning to Detect Subtle Gene Expression Patterns in Single-Cell Data
【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）：Supplemental_Figure_1.pdf 基因交集与运行时间。(A) Wilcoxon 差异表达与 RecurSieve 基因的重叠。(B) RecurSieve 与普通随机森林特征重要性的比较。(C) 兴奋性神经元结果。(D) 运行时间与数据集大小的关系。完整图例包含在文件中。Supplemental_Table_1.xlsx 所有细胞类型合并及每种细胞类型单独的 RecurSieve 基因，附阿尔茨海默病文献证据分级（High、Medium、Low、Emerging）。
【主题与分类】
主题标签：阿尔茨海默病、单细胞数据、基因表达、RecurSieve、机器学习、神经系统疾病。本站分类：神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23197427
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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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
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- OpenDataLab:
数据集大小约 361.9 KB。
数据说明
补充图1.pdf 基因交集与运行时间。(A) Wilcoxon差异表达基因与RecurSieve基因的重叠。(B) RecurSieve与普通随机森林特征重要性的比较。© 兴奋性神经元结果。(D) 运行时间与数据集大小的关系。完整图例见文件。补充表1.xlsx 所有细胞类型合并及每种细胞类型单独的RecurSieve基因，附阿尔茨海默病文献证据等级（高、中、低、新兴）。
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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