基本信息

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创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

帕金森病患者线粒体亚基mRNA表达谱分析

E-MTAB-9950 是一项针对人类（Homo sapiens）帕金森病受试者线粒体亚基的 mRNA 表达谱研究，归属于 EBI Expression Atlas 的 Differential 实验类别，在站内分类中归入神经系统疾病 / 帕金森病方向。该数据集的核心内容是对帕金森病受试者样本中线粒体亚基的 mRNA 表达情况进行谱型分析，并以差异表达为实验主题标签。整体而言，它为研究帕金森病背景下线粒体相关基因的转录水平变化提供了一个可检索、可复用的公开表达数据资源，适合作为神经退行性疾病与线粒体功能交叉研究方向的数据参考。

【数据集背景】

帕金森病是一种常见的神经退行性疾病，线粒体功能异常被认为是其重要的病理机制之一。线粒体亚基由核基因与线粒体基因共同编码，其 mRNA 表达水平的变化可能反映细胞能量代谢状态的改变。该数据集正是围绕这一主题，对帕金森病受试者的线粒体亚基 mRNA 表达进行谱型分析，属于 EBI Expression Atlas 中 Differential 类型的实验，物种为 Homo sapiens，站内归类于神经系统疾病 / 帕金森病。

【数据内容】

该数据集的内容为 mRNA 表达谱数据，研究对象为帕金森病受试者的线粒体亚基。实验类型在源站被标注为 Differential，即差异表达分析类实验。主题标签同样为 Differential。除上述信息外，关于样本数量、分组设计、具体检测的线粒体亚基基因列表、表达矩阵的维度与数值范围等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 ebi.ac.uk，即 EBI Expression Atlas 中的一项实验记录，实验编号为 E-MTAB-9950。源站描述明确其物种为 Homo sapiens，实验内容为对帕金森病受试者线粒体亚基的 mRNA 表达谱分析，实验类型为 Differential。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息、测序或芯片平台型号等具体采集细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题与实验类型，该数据集可适用于帕金森病相关线粒体基因转录水平变化的探索性分析，例如比较帕金森病受试者与对照之间线粒体亚基 mRNA 的差异表达模式，或作为神经退行性疾病中线粒体功能研究方向的数据参考。也可用于表达谱数据的整合分析与方法学验证等场景。关于该数据集是否适用于特定统计方法或特定亚组分析，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 EBI Expression Atlas 平台以实验编号 E-MTAB-9950 进行检索与访问。具体的数据下载格式、文件组织方式、是否提供预处理后的表达矩阵与差异分析结果表、以及配套的分析工具与接口说明，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 EBI Expression Atlas，属于公开表达谱实验记录。关于样本量大小、批次效应、数据质控指标、缺失值情况、注释版本以及结果的可重复性评估等信息，源站未提供。使用时应结合具体研究目的谨慎解读差异表达结果。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、原始文献出处、作者信息以及数据使用许可条款，源站未提供。

原始链接

https://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-MTAB-9950

访问原始数据

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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://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-MTAB-9950

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。

数据说明

Expression Atlas experiment (Differential). Species: Homo sapiens. mRNA expression profiling of mitochondrial subunits in subjects with Parkinson’s disease

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