阿尔茨海默病、唐氏综合征与帕金森病痴呆海马共同致病机制数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318560

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

大量证据表明，帕金森病痴呆、唐氏综合征痴呆和阿尔茨海默病患者的大脑中存在重叠的病理机制。对于这些神经退行性痴呆，我们观察到其实际年龄与生物学年龄并不一致，后者是基于海马转录水平（即转录年龄）确定的。随后，我们进行了一项转录组学分析，对受累个体海马中的转录年龄进行了校正，从而揭示了共同的潜在致病机制。共有45个共同的差异表达基因（DEGs），而富集的功能条目与赖氨酸N-甲基转移酶活性和中间丝相关。共表达网络分析显示了一个模块，该模块仅在非痴呆对照组中显著下调。该模块鉴定出EHMT2和LMNB2为枢纽基因，它们同时也是共同的DEGs。总体而言，这些发现揭示了海马中共享的功能性见解，同时特别强调EHMT2和LMNB2可作为神经退行性痴呆中潜在的通用生物标志物或疾病改变靶点。

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。