多队列ARDS髓系活化研究图表源数据与处理输出

该数据集为多队列急性呼吸窘迫综合征(ARDS)髓系活化研究的作者生成处理型表格输出,涵盖最终正文与补充图表的源数据表、统计结果表、面板映射及完整性清单

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datacite
浏览 7
基因组acute respiratory distress syndromeARDSneutrophilsmyeloid activationtranscriptomicsfigure source data
Figure source data and processed outputs for a multi-cohort ARDS myeloid activation study

基本信息

模态
基因组
大小
0.007921499 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-18
版本
1.0.0

资源简介

多队列ARDS髓系活化研究图表源数据与处理输出

Figure source data and processed outputs for a multi-cohort ARDS myeloid activation study

该数据集为多队列急性呼吸窘迫综合征(ARDS)髓系活化研究的作者生成处理型表格输出,涵盖最终正文与补充图表的源数据表、统计结果表、面板映射及完整性清单。数据基于GSE151263、GSE240580、GSE116560、GSE76293、GSE89953、GSE32707、GSE207077和GSE273149等公开转录组数据集二次分析产生,不重新分发原始记录。可用于复核图表结果、追溯统计分析与面板对应关系,支持ARDS髓系活化相关转录组研究的可重复性验证(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该存档包含作者生成的、处理后的表格输出,这些输出是急性呼吸窘迫综合征(ARDS)多队列二次转录组分析最终正文和补充图表的底层数据。它包括图表源数据表、统计结果表、面板映射和完整性清单。它不重新分发公共存储库中的原始记录。复用的GEO数据集为GSE151263、GSE240580、GSE116560、GSE76293、GSE89953、GSE32707、GSE207077和GSE273149。

【主题与分类】

主题标签:acute respiratory distress syndrome、ARDS、neutrophils、myeloid activation、transcriptomics、figure source data。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.22152528

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.22152528

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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 7.9 MB。

数据说明

本档案包含作者生成并处理的表格输出,这些输出构成了一项针对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的多队列二次转录组分析中最终正文图和补充图的底层数据。其中包括图源数据表、统计结果表、面板映射和完整性清单。本档案不再分发公共存储库中的原始记录。所复用的GEO数据集为GSE151263、GSE240580、GSE116560、GSE76293、GSE89953、GSE32707、GSE207077和GSE273149。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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