三种主要呼吸道病原体在重建人呼吸道上皮中相互作用的动态
该数据集来自 omicsdi.org，聚焦流感A病毒（IAV）、SARS-CoV-2 与呼吸道合胞病毒（RSV）在重建人呼吸道上皮模型中的相互作用
基本信息
资源简介
三种主要呼吸道病原体在重建人呼吸道上皮中相互作用的动态
该数据集英文名为 Dynamics of interactions between three major respiratory pathogens in reconstituted human epithelium，来自 omicsdi.org，归类于呼吸系统疾病 / 其他，主题标签为 Transcriptomics。数据集聚焦流感A病毒（IAV）、SARS-CoV-2 与呼吸道合胞病毒（RSV）在重建人呼吸道上皮模型中的相互作用。源站描述指出，呼吸道病毒共感染构成沉重的全球健康负担，而病毒—病毒之间的相互作用机制仍未被充分理解；研究者在重建人呼吸道上皮模型中系统考察了这三种主要呼吸道病原体在同时感染与序贯感染条件下的病毒复制动态及宿主转录组响应。该数据集为研究多种呼吸道病毒共感染时的复制动力学与宿主转录反应提供了组学层面的资料。
【数据集背景】
呼吸道病毒共感染在全球范围内带来显著的健康负担，但病毒之间如何相互影响仍缺乏完整认识。流感A病毒、SARS-CoV-2 与呼吸道合胞病毒是三类重要的呼吸道病原体，它们在人群中流行并可能发生共感染。为在更接近人体气道的环境中研究这一问题，相关研究采用重建人呼吸道上皮模型，系统观察这三种病毒在同时感染和序贯感染两种条件下的相互作用。该数据集即围绕这一研究背景组织，主题标签为 Transcriptomics，突出宿主转录组层面的观测。
【数据内容】
依据源站描述，数据集覆盖的核心内容包括：在重建人呼吸道上皮模型中，对流感A病毒、SARS-CoV-2 与呼吸道合胞病毒的病毒复制动态进行监测，并记录宿主转录组响应；实验条件涵盖同时感染与序贯感染两类情形。数据集的主题标签为 Transcriptomics，表明其数据与转录组学相关。除上述内容外，样本数量、具体检测平台、数据文件类型与规模等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org，本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。其研究体系为重建人呼吸道上皮模型，研究对象为流感A病毒、SARS-CoV-2 与呼吸道合胞病毒，采集内容涉及病毒复制动态与宿主转录组响应，感染方式包括同时感染与序贯感染。关于样本采集流程、测序或检测平台、数据处理步骤等具体采集细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究三种主要呼吸道病原体在重建人呼吸道上皮模型中的相互作用，包括比较同时感染与序贯感染条件下病毒复制动态的差异，以及分析相应的宿主转录组响应。主题标签 Transcriptomics 提示其可用于转录组学角度的呼吸道病毒共感染研究。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件组织格式、分析流程与参数设置等。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量评估、质控指标、批次效应或技术限制的说明。使用时应以源站描述所界定的研究范围为准，即重建人呼吸道上皮模型中的三种呼吸道病毒同时与序贯感染实验；其他质量与限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
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://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-16265
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:
数据说明
呼吸道病毒共感染构成了重大的全球健康负担，然而其潜在的病毒–病毒相互作用仍未被完全理解。在此，我们利用重建的人气道上皮模型，系统研究了甲型流感病毒（IAV）、SARS-CoV-2和呼吸道合胞病毒（RSV）之间的相互作用。我们在同时感染和序贯感染条件下监测了病毒复制动态和宿主转录反应。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
