利用机器学习算法构建应激性心肌病大鼠模型并筛选诊断标志物
该数据集来源于omicsdi.org，主题标签为Transcriptomics，属于神经系统疾病/其他分类。数据围绕应激性心肌病与癫痫的共表达差异基因展开，通过分别分析癫痫数据集与应激性心肌病数据集，获取两种疾病共表达的差异基因，揭示其生物学功能、构建网络并识别核心模块以阐明相互作用机制，同时利用机
基本信息
资源简介
利用机器学习算法构建应激性心肌病大鼠模型并筛选诊断标志物
该数据集英文名为“Constructing a rat model of stress cardiomyopathy and screening for diagnostic markers using machine learning algorithms”，来源于omicsdi.org，主题标签为Transcriptomics，在分类上归属于神经系统疾病/其他。数据集围绕应激性心肌病与癫痫之间的关联展开，核心思路是分别分析癫痫数据集与应激性心肌病数据集，取两者共表达的差异基因，进而揭示这些共表达差异基因所涉及的生物学功能，构建网络并识别核心模块以阐明相互作用机制，同时利用机器学习算法筛选具有诊断价值的共表达基因，并在后续环节中对这些共表达基因进行验证。整体而言，该数据集面向神经刺激与应激性心肌病相互关系的遗传特征与潜在分子机制研究，属于转录组学层面的疾病关联分析资源。
【数据集背景】
癫痫是一种可表现为神经或躯体功能异常的疾病，而应激性心肌病与神经刺激密切相关。尽管两者在临床上可能存在联系，但其相互关联背后的机制尚不明确。该数据集正是针对这一问题背景而构建，旨在探索癫痫与应激性心肌病共享的遗传特征和潜在分子机制。通过分别处理癫痫数据集和应激性心肌病数据集，研究者希望从共表达差异基因的角度切入，寻找两种疾病之间可能的分子桥梁，为理解神经刺激与应激性心肌病之间的关系提供线索。
【数据内容】
数据集的主题标签为Transcriptomics，表明其内容属于转录组学范畴。根据源站描述，数据内容涉及癫痫数据集与应激性心肌病数据集的分析，并获取两种疾病共表达的差异基因。这些共表达差异基因被用于揭示生物学功能、构建网络、识别核心模块，并进一步通过机器学习算法筛选具有诊断效力的共表达基因。此外，源站描述还提到在后续步骤中对共表达基因进行验证，但验证的具体对象、样本或方法未在已有信息中展开。除上述内容外，数据集所包含的具体样本数量、基因数量、表达矩阵规模、平台信息等均未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为omicsdi.org，分类归属于神经系统疾病/其他。源站描述中提及分别分析癫痫数据集和应激性心肌病数据集，说明数据可能由两个疾病相关的转录组数据集组成或整合而来。然而，关于原始数据的采集方式、样本来源、物种信息、组织类型、实验平台、测序或芯片技术等具体采集细节，源站未提供。因此，无法进一步说明其采集流程与来源特征。
【适用场景】
该数据集适用于转录组学层面的疾病关联研究，尤其是围绕癫痫与应激性心肌病共表达差异基因的探索。潜在应用包括：分析两种疾病共享的差异基因及其生物学功能，构建基因互作网络并识别核心模块，利用机器学习算法筛选具有诊断价值的共表达基因，以及为后续验证提供候选基因列表。此外，由于涉及神经刺激与应激性心肌病的关联，该数据集也可能用于探讨神经系统疾病与其他系统疾病之间分子机制的研究场景。但具体适用条件、疾病模型范围及分析流程细节，源站未提供。
【使用方法】
源站描述中提及的方法包括：分别分析癫痫数据集与应激性心肌病数据集，获取两者共表达的差异基因，揭示其生物学功能，构建网络并识别核心模块，利用机器学习算法筛选具有诊断效力的共表达基因，并对共表达基因进行验证。这些步骤构成了该数据集的主要使用路径。然而，关于具体使用的机器学习算法类型、网络构建方法、差异基因筛选阈值、验证方式及分析工具等，源站未提供。因此，无法给出更详细的操作说明。
【质量与限制】
该数据集的主题标签为Transcriptomics，来源站为omicsdi.org，分类为神经系统疾病/其他。源站描述中未提供关于数据质量评估、样本量、批次效应、数据完整性、噪声水平或验证结果的具体信息。由于缺乏这些细节，无法对数据集的质量进行判断。同时，该数据集围绕癫痫与应激性心肌病的共表达差异基因展开，其结论可能受限于所分析数据集的范围和来源，但具体限制条件源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式、许可协议、使用条款或版权信息。因此，无法说明其引用格式与许可条件。
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/geo/GSE223385
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
背景：癫痫是一种可表现为神经或躯体功能异常的疾病。应激性心肌病与神经刺激密切相关。然而，癫痫与应激性心肌病之间相互关系的机制尚不清楚。本文旨在探讨癫痫与应激性心肌病共有的遗传特征和潜在分子机制。方法：通过分别分析癫痫数据集和应激性心肌病数据集，获得两种疾病共表达差异基因的交集，揭示共表达差异基因的生物学功能，构建网络，并识别核心模块以揭示相互作用机制，通过机器学习算法筛选具有诊断效力的共表达基因，并在癫痫单细胞数据和应激性心肌病大鼠模型上平行验证共表达基因。
结果：癫痫可导致应激性心肌病，其关键通路为补体与凝血级联反应、HIF-1信号通路，其关键共表达基因包括SPOCK2、CTSZ、HLA-DMB、ALDOA、SFRP1、ERBB3。通过单细胞数据定位的关键免疫细胞亚群为T_cells亚群、Microglia亚群、Macrophage亚群、Astrocyte亚群和Oligodendrocytes亚群。结论：我们认为癫痫导致应激性心肌病是多基因、多通路共同作用的结果。我们确定了核心共表达基因（SPOCK2、CTSZ、HLA-DMB、ALDOA、SFRP1、ERBB3）及其发挥作用的相关通路（补体与凝血级联反应、HIF-1信号通路、JAK-STAT信号通路），并最终定位了其关键细胞亚群（T_cells亚群、Microglia亚群、Macrophage亚群、Astrocyte亚群和Oligodendrocytes亚群）。此外，将细胞亚群与高凝状态及交感兴奋相结合，进一步缩小了细胞亚群
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。
