系统生物学方法评估迟发性阿尔茨海默病小鼠模型
一种评估迟发性阿尔茨海默病小鼠模型的新型系统生物学方法 本手稿中描述的数据来自 AD Knowledge Portal 有关数据来源的 AD Knowledge Portal 研究信息，请参见： The RNAseq Harmonization Study (rnaSeqReprocessing)
基本信息
资源简介
系统生物学方法评估迟发性阿尔茨海默病小鼠模型
SystemsBiologyApproach_LOAD_MouseModels_Preuss.etal 是一个以神经系统疾病 / 阿尔茨海默病为分类方向的数据集，收录于 synapse.org。该数据集对应一项关于迟发性阿尔茨海默病小鼠模型评估的研究，采用了一种新型的系统生物学方法。根据源站描述，本数据集所涉及的数据来自 AD Knowledge Portal，并且与 AD Knowledge Portal 中若干研究的数据来源相关。整体而言，该数据集围绕迟发性阿尔茨海默病小鼠模型的系统生物学评价展开，服务于对相关模型进行多层面、整体性分析的研究需求，其数据背景与 AD Knowledge Portal 中的 RNAseq 数据处理工作存在关联。
【数据集背景】
该数据集所属的研究主题是迟发性阿尔茨海默病（late-onset Alzheimer’s disease，LOAD）小鼠模型的评估。源站描述指出，这项工作提出了一种新型的系统生物学方法，用于评价迟发性阿尔茨海默病的小鼠模型。相关研究论文发表于 Molecular Neurodegeneration，标题为“A novel systems biology approach to evaluate mouse models of late-onset Alzheimer’s disease”。数据集在站内被归类于神经系统疾病 / 阿尔茨海默病方向，来源站为 synapse.org。从研究定位看，该数据集服务于以系统生物学视角理解迟发性阿尔茨海默病小鼠模型的研究场景，并与 AD Knowledge Portal 的数据生态相关联。
【数据内容】
源站描述说明，本手稿中描述的数据来自 AD Knowledge Portal。关于数据来源的 AD Knowledge Portal 研究信息，源站列出了 The RNAseq Harmonization Study（rnaSeqReprocessing）。该研究的目标是创建一个经过统一处理的 RNAseq 数据集，覆盖三个最大的 AMP-AD 贡献研究，分别为 ROSMAP、MSBB 和 MayoRNAseq。源站描述在 MayoRNAseq 处未完整展示。除上述信息外，关于本数据集具体包含哪些文件、样本数量、数据类型细节、变量字段、组织类型、测序平台或分析结果等内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 synapse.org，源站描述明确其数据来自 AD Knowledge Portal。源站进一步指出，若要了解数据所来源的 AD Knowledge Portal 研究，可参见 The RNAseq Harmonization Study（rnaSeqReprocessing）。该研究致力于在三个最大的 AMP-AD 贡献研究，即 ROSMAP、MSBB 和 MayoRNAseq 之间，创建统一处理的 RNAseq 数据集。关于本数据集自身的采集方式、样本收集流程、实验设计、伦理审批、动物模型具体构建方法、测序或检测步骤等，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与迟发性阿尔茨海默病小鼠模型评估相关的研究，尤其是采用系统生物学方法进行整体分析的工作。同时，由于其数据来自 AD Knowledge Portal，并与 The RNAseq Harmonization Study（rnaSeqReprocessing）所涉及的统一处理 RNAseq 数据集相关，因此也可能适用于关注 AMP-AD 贡献研究（ROSMAP、MSBB、MayoRNAseq）RNAseq 数据整合与再利用的研究场景。关于更具体的适用分析类型、可支持的统计模型、可回答的生物学问题或临床转化用途，源站未提供。
【使用方法】
源站描述提供了 AD Knowledge Portal 的链接以及相关研究的链接，提示使用者可通过 AD Knowledge Portal 获取数据并了解其来源研究。关于本数据集的具体下载方式、文件组织格式、预处理步骤、分析流程、代码示例、软件依赖或使用限制，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述提到 The RNAseq Harmonization Study（rnaSeqReprocessing）的目标是创建经过统一处理的 RNAseq 数据集，这体现了该数据来源在 RNAseq 数据处理一致性方面的取向。但关于本数据集自身的质量控制指标、批次效应处理、样本纳入排除标准、数据完整性、准确性评估或已知局限，源站未提供。
【引用与许可】
源站描述中给出了相关论文链接，论文标题为“A novel systems biology approach to evaluate mouse models of late-onset Alzheimer’s disease”，发表于 Molecular Neurodegeneration。源站还提供了 AD Knowledge Portal 以及相关研究页面的链接。关于本数据集的具体引用格式、作者列表、许可协议、使用条款或数据共享限制，源站未提供。
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。
需登录公开下载
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。
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://synapse.org/Synapse:syn23569889
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
###A novel systems biology approach to evaluate mouse models of late-onset Alzheimer’s disease Data described in this manuscript comes for the AD Knowledge Portal ### For information about the AD Knowledge Portal studies the data comes from see: * The RNAseq Harmonization Study (rnaSeqReprocessing) * The goal of this study is to create a uniformly processed RNAseq dataset across the three largest AMP-AD contributed studies (ROSMAP/MSBB/MayoRNAseq). * The Jax.IU.Pitt_PrimaryScreen Study * This study provides an initial molecular and behavioral characterization of mouse models of Late-Onset Alzheimer Disease ###Data Links Data available in the AD Knowledge Portal is supported through the Sage Bionetworks Synapse platform * AMP-AD aggregate AD coexpression modules: https://doi.org/10.7303/syn11932957.1 * AMP-AD individual AD coexpression modules: https://doi.org/10.7303/syn10309369.1 * Meta analysis of reprocessed RNASeq data from AMP-AD (all 7 brain regions): https://doi.org/10.7303/syn11914606 * All Differential Expression (Merged): https://doi.org/10.7303/syn14237651.1 Data access and download instructions * Data access * Data download * individual files * bulk
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
