GSE312139：超越amyloid-β与tau的iCAP细胞多变量血液检测用于早期阿尔茨海默病检测

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE312139

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

摘要：背景：随着针对阿尔茨海默病（AD）的淀粉样蛋白β（Aβ）疗法处于激烈争论之中，临床需要能够反映Aβ和tau之外疾病生物学特征的诊断工具，以实现早期检测和患者分层。指示细胞检测平台（iCAP）是一种基于血液的诊断工具，其利用标准化细胞作为生物传感器，将复杂的循环信号转导为基因表达读数，进而用于训练多变量疾病分类器，以支持精准医学。我们开发了一种用于阿尔茨海默病早期检测的iCAP（AD-iCAP）。方法：在一项回顾性研究中，AD-iCAP的开发方法是将早期AD患者（轻度认知障碍或轻度痴呆）及年龄匹配对照者的库存血浆样本与标准化神经元共孵育；测量全转录组反应，并利用机器学习训练疾病分类器。对该检测进行了优化和分析验证。患者AD-iCAP数据被分为训练集、外部验证集和独立测试集，用于参数化模型并测试模型。

为尽量减少偏倚，建模特征选自一个预先定义（先验）的84基因组合，该组合来源于使用5xFAD小鼠血浆生成的独立AD-iCAP数据集。结果：我们利用三个队列中的191份库存血浆样本开发了AD-iCAP。在两组保留集上评估了性能：一个外部验证集（n=82；AUC 0.64，95% CI 0.51–0.78）和一个独立测试集（n=23，AUC 0.77，95% CI 0.57–0.96）。对差异反应谱的系统生物学分析显示，其与死后AD脑转录组一致，并富集了淀粉样蛋白之外的AD相关通路，包括胆固醇生物合成、突触结构/神经传递和NGF/TrkA信号传导（FDR < 0.05）。最终模型的特征包括与AD相关的基因AKT3、GPR50、PALLD和RGMA，这些基因与神经元信号传导及细胞骨架/轴突导向过程相关。结论

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。