阿尔茨海默病死后人脑转录组研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE261050

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

引言：神经精神症状在阿尔茨海默病（AD）各严重阶段患者中均较为常见。其表现异质性及与认知衰退时间关联的可变性提示存在共享和独特的生物学机制。我们假设特定的基因表达模式与AD中不同的NIMH研究领域标准（RDoC）域相关联。方法：对来自60例脑捐献者的岛叶和前扣带皮层进行死后批量RNA测序，这些捐献者代表了典型AD神经病理学的谱系，并结合基于RDoC临床域的自然语言处理方法。结果：>100个基因的不同集合（pFDR<0.05）与至少一个临床域（认知、社交、负性、正性、唤醒）特异性相关。此外，免疫反应通路的失调在不同域和脑区之间共享。讨论：我们的发现为与RDoC域相关的不同转录谱提供了证据，表明每个维度都以特定的基因集为特征，为潜在机制提供了见解。

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。