过敏原吸入激发前后外周血表达数据（PAX.NGR与EDTA）

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-34160

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

为确定接受过敏原吸入激发试验的哮喘患者外周血中的差异基因表达，比较激发后与激发前的情况。血液在激发前即刻和激发后两小时采集。将8份PAXgene非珠蛋白还原（PAX.NGR）样本与10份EDTA样本（n=9）合并进行一项分析（PAX.NGR+EDTA），使用以下协变量比较激发前后全血中的基因表达：管型、性别、年龄、激发前PC20、激发后发作时及激发后2小时的FEV1以及RNA完整性数值。使用R语言中的稳健微阵列汇总因子分析（farms）包对PAX.NGR+EDTA数据集进行预处理和过滤。使用微阵列线性模型（limma）包以5%的Benjamini Hochberg FDR确定差异基因表达。

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。