特发性肺纤维化血管床活跃转录空间转录组数据

该数据集来自 data.mendeley.com,包含特发性肺纤维化(IPF)患者肺组织的空间转录组分析数据,覆盖稳定进展者、快速进展者、终末期移植患者及非 IPF 正常肺组织

google_dataset
2026-02-10 更新
浏览 7
基因组分类特发性肺纤维化空间转录组血管床快速进展肺功能下降呼吸系统疾病
Data from: Active transcription in the vascular bed characterizes rapid progression in idiopathic pulmonary fibrosis

基本信息

模态
基因组
大小
0.004832235 GB
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-02-10
版本
v1

资源简介

特发性肺纤维化血管床活跃转录空间转录组数据

Active transcription in the vascular bed characterizes rapid progression in idiopathic pulmonary fibrosis

该数据集来自 data.mendeley.com,包含特发性肺纤维化(IPF)患者肺组织的空间转录组分析数据,覆盖稳定进展者、快速进展者、终末期移植患者及非 IPF 正常肺组织。数据以三个 Excel 文件提供,分别对应成纤维细胞、一般组织和血管床的转录特征。可用于研究 IPF 临床病程差异的生物学机制,特别是血管床活跃转录与疾病快速进展的关联,支持分类与特征分析(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026-02-10。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):特发性肺纤维化(IPF)是间质性肺病(ILD)最常见的表现形式,诊断后中位生存期为3-5年。IPF的特征是进行性纤维化,间质中形成成纤维细胞灶。尽管中位生存期较短,但IPF的临床病程存在显著差异,其潜在生物学机制仍知之甚少。在此,我们对被归类为稳定或快速进展者(基于肺功能下降和用力肺活量(FVC)丧失)、因移植而界定的终末期IPF受试者以及3例非IPF正常肺组织(肺错构瘤切除的边缘清晰组织)的IPF患者进行了空间转录组分析。我们使用空间转录组学(2)研究了关键转录特征的存在。简言之,肺活检组织的连续切片

【数据结构与技术规格】

文件数 3 个,合计 4.83 MB。数据集 DOI:10.17632/9mckhpcdjw.1。

【主题与分类】

主题标签:特发性肺纤维化、空间转录组、血管床、快速进展、肺功能下降、呼吸系统疾病。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/9mckhpcdjw

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

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。

免登录

有偿下载

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://data.mendeley.com/datasets/9mckhpcdjw

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。

数据集大小约 4.8 MB。

数据说明

camilla margaroli (2026). Active transcription in the vascular bed characterizes rapid progression in idiopathic pulmonary fibrosis [Dataset]. http://doi.org/10.17632/9mckhpcdjw.1

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案