急性呼吸道疾病期间哮喘加重患者呈现独特转录特征

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-46171

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。

数据说明

急性呼吸道疾病(ARI)是哮喘急性发作的主要原因，然而这种关联背后的机制仍不清楚。为了弥补我们对驱动ARI诱导哮喘急性发作的分子机制理解的不足，我们对有哮喘病史、过敏性鼻炎病史以及无基础呼吸系统疾病的个体在ARI期间鼻黏膜的转录谱进行了研究。我们发现，ARI的特征是动态的、时间特异性的转录谱，其表达强度受基础呼吸系统疾病以及ARI期间诱发的黏膜修复特征的影响。最引人注目的是，我们报告称，经历ARI诱导急性发作的哮喘患者其特征是炎症免疫反应减弱但持续时间延长、黏膜修复激活不足以及一种新描述的急性发作特异性特征的出现。我们的研究结果对于阐明ARI诱导哮喘急性发作的复杂分子相互作用具有重要意义。

在“普通感冒”发作时，志愿者被要求前往研究诊所进行三次必需访问中的第一次。第一次和第二次访问分别旨在获取症状早期和晚期的样本及临床数据，而第三次访问将在志愿者无症状时进行，作为研究的前瞻性基线（BL）。

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。