非洲裔人群鼻上皮多组学哮喘风险研究数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240567

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

背景：哮喘是一种影响气道的复杂慢性肺部疾病，在不同祖先群体之间存在显著差异，但这些差异的分子基础了解甚少且研究极少。美洲非洲裔人群哮喘联盟（CAAPA）的主要目标是了解鼻上皮中哮喘风险的多组学特征，重点关注非洲裔人群。方法：从最多7个站点（巴尔的摩、华盛顿特区、芝加哥、丹佛、巴西萨尔瓦多、巴巴多斯和尼日利亚）招募的受试者鼻上皮中生成RNASeq数据。将当前哮喘病例（N=253）与从未患哮喘的对照（N=283）进行比较，以识别差异表达基因（DEGs；q<0.05）。使用Ingenuity Pathway Analysis（IPA；DEGs q<0.05）和加权基因共表达网络分析（WGCNA；DEGs q<0.15）进行网络分析。所有模型均完全校正了祖先、采样站点和适当的潜在因子。发现：CAAPA代表了非洲侨民的多样性，具有广泛的大陆非洲祖先范围（9%-100%）。

我们识别出389个差异表达基因（DEG）；其中排名最高的DEG为FN1，在哮喘病例中表达下调（q=3.26x10-9），编码纤连蛋白，在伤口愈合中发挥作用。排名前10的DEG中其他基因与哮喘高度相关：SNTG2（q=1.12x10-4）是多个与哮喘相关miRNA的靶标；PPP1R9A的表达（q=7.60x10-5）此前已被确定在小鼠肺中受IL-13影响；SPTBN1（q=1.12x10-4）在介导TGFβ信号传导中发挥关键作用。IPA揭示了具有与免疫应答相关的上游调控因子的网络（IL4；p=7.25x10-10和TGFβ1；p=5.47x10-8）以及药物应答相关的网络（地塞米松；p=4.31x10-10和丙酸氟替卡松；p=9.42x10-8）。在哮喘病例中，受地塞米松和丙酸氟替卡松调控的基因与吸入性糖皮质激素药物使用无关。排名前三的WGCNA模块涉及网络r

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。