骨关节炎疼痛相关滑膜状态与人类感觉神经元参考图谱整合

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23426892

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
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数据集大小约 296.3 KB。

数据说明

本记录包含针对投稿的11.1版可复现性存档，支持手稿《骨关节炎中疼痛相关滑膜状态：与人类感觉神经元参考图谱的整合》。该研究将来自三项母研究的五个疼痛表型人类膝骨关节炎滑膜转录组资源与三个独立的人类背根神经节参考图谱进行整合。所存缴的材料支持供体和患者水平的滑膜分析、具有明确多重性控制的空间基因程序检验、靶向跨数据集普适性分析、人类感觉神经元受体复合物定位、外部滑液与实验性OA比较，以及SEPHS1假设细化分析。

本版本包含用于已投稿稿件的冻结分析脚本和衍生源表，包括完整的11个程序×3个区域的空间检验族、GSE176223七模块阶段交互结果与验证材料、人类DRG受体复合物及跨图谱输出、SEPHS1敏感性分析与跨物种分析、图源数据，以及可重复性所需的软件/环境信息。主要转录组数据集可从NCBI GEO公开获取，编号为GSE248454、GSE248453、GSE99662、GSE176223、GSE176308、GSE249746、GSE168243、GSE201586、GSE179535、GSE246252和GSE140785，因此未在此重新分发。Newton OA相互作用组从SPARC/Pennsieve数据集457第1版重新处理。已发表的STEpUP OA关联结果取自相应的已发表源数据。本档案包含衍生数据和分析材料，应结合稿件及其补充方法一并解读。参考图谱的受体定位并非OA特异性神经元激活的证据，事后跨数据集分析已按此标明。

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。