ECLIPSE COPD临床队列数据集
ECLIPSE 数据集是COPD长期随访研究数据，涵盖肺功能、临床症状与影像数据，用于分析细支气管病变及COPD疾病进展与分型机制。
基本信息
资源简介
ECLIPSE COPD临床队列数据集
【一句话概览】
本研究基于全长单细胞 RNA 测序，对 HeLa S3 细胞的异质性进行了探索。研究产生了 45 个 HeLa S3 单细胞、8 个 10 pg 总 RNA 重复样本以及 1 个 5 ng 总 RNA 群体样本的全长 RNA 测序数据，并利用这些数据分析了 HeLa S3 细胞在基因表达、可变剪接、融合及 HPV-宿主融合与表达方面的异质性。该研究在单细胞水平上提供了 HeLa S3 细胞全面的转录组特征（来源 NCBI）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The Heterogeneity Study of HeLa S3 Cells Based on Full-Length Single-Cell RNA-seq》。
【数据内容】
源站原始描述：In this study, we produced full-length RNA-seq data of 45 single HeLa S3 cells, 8 replicates of 10 pg total RNA and one 5 ng total RNA from HeLa S3 cell population. Using this data, we investigated the heterogeneity of HeLa S3 cells in gene expression, alternative splicing, fusion and HPV-host fusion and expression. This study provides comprehensive transcriptomic characters of HeLa S3 cells at the single cell level
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：在本研究中，我们生成了45个单个HeLa S3细胞的全长RNA-seq数据，以及来自HeLa S3细胞群体的10 pg总RNA的8个重复样本和1个5 ng总RNA样本。利用这些数据，我们探究了HeLa S3细胞在基因表达、可变剪接、融合基因以及HPV-宿主融合及其表达方面的异质性。本研究在单细胞水平上提供了HeLa S3细胞全面的转录组特征。
【主题与分类】
主题标签：HeLa S3、single-cell RNA-seq、full-length RNA-seq、heterogeneity、alternative splicing、HPV-host fusion、Uterine Cervical Neoplasms、Papillomavirus Infections、Illumina HiSeq 2000。
【适用方向】
多模态数据适合跨模态对齐、融合建模与联合表征学习方向的研究。
【获取与许可】
源站页面：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001029.v1.p1
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/gap/cgi-bin/study.cgi?study_id=phs001029.v1.p1
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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 500.00 GB。
数据说明
ECLIPSE 是针对慢性阻塞性肺疾病的长期随访研究数据集，包含肺功能测试、临床症状评分、影像学数据及生物标志物信息，用于分析COPD及细支气管疾病的异质性与进展。
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。
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