基本信息

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创建/更新时间

2026-10-19

资源简介

烧伤坑成分燃烧产物在既有哮喘小鼠肺部引发更多变化

GSE281365 数据集来自 NCBI GEO，标题为“Combustion products of burn pit constituents induce more changes in murine lungs with pre-existing asthma than naïve lungs”。该数据集聚焦烧伤坑成分燃烧产物对小鼠肺部的影响，比较既有哮喘与 naïve 肺部在暴露后的表达变化。数据集归类于呼吸系统疾病 / 哮喘方向，采用高通量测序进行表达谱分析，包含 1 个数据文件，样例文件为 GSE281365_series_matrix.txt.gz。整体而言，该数据集为研究燃烧产物暴露与既有哮喘背景下肺部转录响应差异提供了可用的表达谱资源。

【数据集背景】

该数据集围绕烧伤坑成分燃烧产物对小鼠肺部的影响展开。标题明确指向一个比较性研究问题：在既有哮喘的小鼠肺部与 naïve 肺部之间，燃烧产物暴露所引发的改变是否存在差异，且标题提示既有哮喘肺部出现更多变化。数据集所属分类为呼吸系统疾病 / 哮喘，说明其研究语境与哮喘这一呼吸系统疾病密切相关。源站描述字段仅给出“ABSTRACT”，未提供更详细的背景叙述。

【数据内容】

数据集包含 1 个文件，样例文件名为 GSE281365_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。主题标签包括“Expression profiling by high throughput sequencing”，表明数据属于高通量测序表达谱类型；同时列出 GPL34290 与 10090，分别对应平台与物种相关标识。数据内容的核心是比较既有哮喘与 naïve 小鼠肺部在燃烧产物暴露后的表达变化。除上述信息外，源站未提供关于样本数量、分组细节或具体基因层面的描述。

【采集与来源】

数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI GEO 数据库条目，数据集英文名为 GSE281365。作者信息为 Lanazha，Belfield-Simpson，发布时间为 Nov 08 202。源站描述字段仅标注“ABSTRACT”，未提供完整的采集方法、实验设计或测序流程说明。

【适用场景】

该数据集适用于呼吸系统疾病尤其是哮喘相关的研究场景，可用于比较既有哮喘与 naïve 小鼠肺部在烧伤坑成分燃烧产物暴露下的表达谱差异。其高通量测序表达谱属性使其适合用于转录层面的差异分析探索。由于源站未提供更细的实验条件与样本信息，具体分析场景的适用性需结合数据文件内容进一步确认。

【使用方法】

使用时可下载数据文件 GSE281365_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入，以避免因字段或编码不一致导致的分析偏差。源站未提供额外的处理步骤或分析流程说明。

【质量与限制】

数据集仅包含 1 个文件，源站描述字段仅为“ABSTRACT”，未提供样本量、重复数、测序深度、质控指标等质量相关信息。发布时间标注为 Nov 08 202，年份信息不完整。除文件数量与格式外，源站未提供其他质量评估或限制说明。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。作者为 Lanazha，Belfield-Simpson，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，使用时宜遵循该来源站的通用使用条款，但具体许可条款源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281365

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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE281365

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

ABSTRACT

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