基于基因表达的自闭症个体化结果预测
基于自闭症患者基因表达数据，用于个体化结果预测的微阵列数据集。
基本信息
资源简介
基于基因表达的自闭症个体化结果预测
【一句话概览】
基于基因表达的孤独症个体化结局预测研究中，通过分析5例孤独症谱系障碍病例和5例对照中91个上调、67个下调miRNA的表达谱，成功构建了个体化结局预测分类器；该明确定义队列的表达谱分析产生了中国首个ASD全局miRNA表达谱。数据标签为转录组芯片分析和人类（来源 BioStudies）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Gene expression-based, individualized outcome prediction for autism》。
【数据内容】
源站原始描述：Individualized outcome prediction classifiers were successfully constructed through expression profiling of 91 up-regulated and 67 down-regulated miRNAs in 5 autism spectrum disorder (ASD) cases and 5 controls. In the study presented here, a well-defined cohort of 5 autism spectrum disorder cases and 5 controls was used to acquire expression profiles of 91 up-regulated and 67 down-regulated miRNAs, leading to the first global miRNA expression profile of ASD in China
【主题与分类】
主题标签：transcription profiling by array、Homo sapiens。
【适用方向】
组学数据适用于生物标志物发现与分子分型相关建模研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-67979
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ebi.ac.uk/biostudies/ArrayExpress/studies/E-GEOD-67979
标准获取流程：
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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