致死性COVID-19与特发性肺纤维化肺血管的单细胞分辨率研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE159585

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

目的：SARS-CoV-2感染引起COVID-19，重症病例可引发危及生命的急性呼吸窘迫综合征（ARDS）。非血管细胞类型（如免疫细胞和上皮细胞）在COVID-19中的转录组特征及功能相关性日益明确。然而，尽管已知内皮细胞（EC）在重症COVID-19患者肺部的血管炎症、免疫细胞募集/侵袭、血管渗漏及止血紊乱中发挥作用，但对致死性COVID-19中内皮细胞区室的深入探究仍属空白。此外，进行性纤维化肺病是COVID-19肺炎和ARDS的并发症之一。特发性肺纤维化（IPF）与COVID-19之间的相似特征提示两者在病理生理学上存在部分相似性，但迄今为止尚未对这两种疾病的肺细胞转录组进行直接对比研究。

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。