基于转录组网络分析揭示人类巨噬细胞活化谱模型 [表达数据]

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-46903

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

巨噬细胞活化与深刻的转录重编程相关。尽管在理解巨噬细胞活化、极化和功能方面已取得诸多进展，但调控这些过程的转录程序仍特征不明。我们通过多种活化信号刺激人类巨噬细胞，获取了包含299个巨噬细胞转录组的数据集。对该数据集的分析揭示了一系列巨噬细胞活化状态，扩展了当前M1与M2极化模型。网络分析确定了与所有巨噬细胞活化相关的核心转录调控因子，并辅以与刺激特异性程序相关的调控因子。将这些转录程序应用于吸烟者和慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的人类肺泡巨噬细胞，揭示了COPD患者炎症特征的意外缺失。最后，通过整合来自ImmGen项目的小鼠数据，我们提出了一种 refined、不依赖活化的核心特征，适用于人类和小鼠巨噬细胞。此资源为未来研究健康和疾病状态下巨噬细胞活化的调控提供了框架。

Illumina：为了更好地理解人类巨噬细胞的转录程序，我们使用了一组不同的刺激物在体外激活和分化人类巨噬细胞。随后，通过转录组学对这些巨噬细胞进行评估，并运用基因共调控分析、SOM聚类、层次聚类、逆向网络工程及ANOVA等统计模型等多种方法进行分析。Affymetrix：为了理解体内巨噬细胞与体外刺激之间的关系，我们下载并共同处理了两个肺泡巨噬细胞数据集GSE13896（包含COPD患者、吸烟者和非吸烟者）和GSE2125（包含哮喘患者、吸烟者和非吸烟者）。合并后的数据集总计包括12例COPD样本、15例哮喘样本、49例吸烟者样本以及39例非吸烟者作为对照。

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。