GSE168017：COVID-19 继发性细菌性肺炎前抗菌免疫信号受损与肺部微生物组变化（bulkRNA-seq）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE168017

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

我们对COVID-19患者下呼吸道宿主免疫反应与微生物组动态进行了系统生物学评估，采用了bulk RNA测序、单细胞RNA测序及微生物组分析等技术。我们的重点在于比较病程中发生呼吸机相关性肺炎（VAP）的重症COVID-19患者与未发生VAP的重症COVID-19患者之间的差异基因表达。我们发现，与未发生VAP的COVID-19患者相比，发生VAP的患者在VAP出现前两周或更早即存在抗菌免疫信号通路的早期损伤。病毒载量无显著差异，但通过α多样性和β多样性指标也发现肺部微生物组紊乱的关联。

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。