人脑多组织基因表达谱（PFC）
该数据集来自 omicsdi.org，收录人脑多组织基因表达谱，聚焦背外侧前额叶皮层（PFC）、视觉皮层（VC）和小脑（CR）的尸检脑组织
基本信息
资源简介
人脑多组织基因表达谱（PFC）
该数据集英文名为 Multi-tissue gene expression profiles of human brain (PFC)，来源于 omicsdi.org，收录人脑多组织基因表达谱，聚焦背外侧前额叶皮层（PFC）、视觉皮层（VC）和小脑（CR）的尸检脑组织。数据集围绕晚发性阿尔茨海默病（LOAD）的分子机制研究展开，通过构建基因调控网络刻画与 LOAD 相关的分子系统，属于神经系统疾病／阿尔茨海默病方向下的转录组学主题资源。其核心价值在于将数百例尸检脑组织的基因表达信息与网络水平的系统分析相结合，为理解 LOAD 如何重塑细胞通路间的分子相互作用结构提供数据基础，并支持对关键因果调控因子及疾病相关子网络的进一步挖掘。
【数据集背景】
复杂疾病的遗传学效应表现为细胞通路分子相互作用的改变，这些改变的集合效应可能通过分子网络的有组织结构的分析而变得清晰。为刻画与晚发性阿尔茨海默病（LOAD）相关的分子系统，该数据集对应的研究在数百例 LOAD 患者与非痴呆受试者的尸检脑组织中构建了基因调控网络。研究显示 LOAD 会重构分子相互作用结构的特定部分，并通过基于网络的整合方法对这些子网络（模块）按与 LOAD 病理的相关性进行排序，其中免疫／小胶质细胞模块排名最高；同时通过贝叶斯推断方法识别出 LOAD 脑中的多个关键因果调控因子。
【数据内容】
数据集收录人脑多组织基因表达谱，覆盖背外侧前额叶皮层（PFC）、视觉皮层（VC）和小脑（CR）三类尸检脑组织。主题标签为 Transcriptomics，表明其数据主体为转录组水平的基因表达信息。源站描述同时涉及基于这些组织构建的基因调控网络、按 LOAD 病理相关性排序的子网络（模块）以及识别出的关键因果调控因子等分析结果层面的内容。除上述组织类型与转录组主题外，样本量、基因数量、平台型号等具体数据规模信息源站未提供。
【采集与来源】
数据来自 omicsdi.org，样本为 LOAD 患者与非痴呆受试者的尸检脑组织，取材部位包括背外侧前额叶皮层（PFC）、视觉皮层（VC）和小脑（CR）。源站描述提及研究在数百例尸检脑组织中开展网络构建与分析，但未给出确切的样本例数、供体临床信息、取材与处理流程等细节，相关内容源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于阿尔茨海默病分子机制相关的转录组学研究，尤其是需要在多脑区背景下考察基因表达变化、构建或验证基因调控网络、识别与 LOAD 病理相关的分子模块（如免疫／小胶质细胞相关模块）以及探索关键因果调控因子的分析场景。也可用于比较不同脑区在 LOAD 中的分子重构差异，或作为网络水平整合分析的输入数据。具体分析类型与适用范围应以源站说明为准，源站未提供更详细的适用条件。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、预处理步骤与分析流程等均未在给定信息中说明。使用者需依据 omicsdi.org 上的原始条目获取进一步的操作指引。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、批次效应、缺失值处理或验证结果的具体信息。需要说明的是，样本来源于尸检脑组织，涉及 LOAD 患者与非痴呆受试者的比较；源站描述中提及的模块排序与关键因果调控因子属于该研究网络分析所得的结论性内容，其复现与推广需结合原始研究设计与数据条件加以判断。其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。使用该数据集时应参考 omicsdi.org 原始条目所载的引用要求与使用条款。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-44770
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
复杂疾病的遗传学在细胞通路的分子相互作用中产生改变，其综合效应可能通过分子网络的有组织结构而变得清晰。为表征与晚发性阿尔茨海默病（LOAD）相关的分子系统，我们在数百份来自LOAD患者和非痴呆受试者的尸检脑组织中构建了基因调控网络。我们证明LOAD会重塑分子相互作用结构的特定部分，并通过基于网络的整合方法，将这些子网络（模块）按与LOAD病理的相关性进行排序，突出免疫/小胶质细胞模块为排名最高者。通过贝叶斯推断方法，我们确定了LOAD大脑的多个关键因果调控因子。通过哈佛脑组织资源中心（HBTRC）收集的LOAD患者和非痴呆健康对照者大脑的背外侧前额叶皮层（PFC）、视觉皮层（VC）和小脑（CR）的尸检组织，在定制Agilent 44K芯片（GPL4372_1）上进行了谱分析。所有受试者在入院时均接受诊断，每例大脑均进行了广泛的LOAD相关病理检查。
基因表达分析对年龄、性别、死后间隔时间（PMI，以小时计）、样本pH值和RNA完整性值（RIN）进行了校正。在LOAD与非痴呆脑的总体队列中，样本PMI、pH值和RIN的均值±标准差分别为17.8±8.3、6.4±0.3和6.8±0.8。共纳入230份具有全部PFC、VC和CR组织表达谱的样本，用于进一步的多组织分析。
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。
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