支持神经元与间期功能的人类微管相关基因证据整理数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23646765

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。

数据集大小约 2.0 MB。

数据说明

该数据集提供经文献整理的人类微管相关基因注释，服务于神经元和间期研究。基因被归入七个相互重叠的功能域：结构性微管蛋白与成核；晶格组织与稳定性；微管末端生物学与动态不稳定性；切断与重塑；微管蛋白修饰；马达与运输机制；以及神经元微管偶联。工作簿包含基因身份、功能归属、机制证据摘要、记录的实验背景、批判性评估、证据类别、纳入决定和支持性参考文献。被排除和未解决的候选评估另行保留。候选基因的识别使用在R中处理的Gene Ontology和Reactome注释，并辅以针对性文献检索。支持性出版物经过人工评估和监督核查。该存档包括注释工作簿、详细的方法与数据指南，以及带有便携式CSV表格的支持代码。该资源旨在支持透明的基因集选择、转录组解读和实验规划。

该研究综合了现有证据，并未报告新发现的基因或新的实验验证结果。

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。