GSE10474：ARDS/ALI 基因表达数据集
急性呼吸窘迫综合征（ARDS）/急性肺损伤（ALI）在 30 年前就已被描述，但参与该综合征的特定基因集合之间的相互作用仍未被完全理解
基本信息
资源简介
GSE10474：ARDS/ALI 基因表达数据集
GSE10474 是一个与呼吸系统疾病相关的数据集，本站将其归类于呼吸系统疾病 / 其他类别，来源站为 synapse.org。该数据集围绕急性呼吸窘迫综合征（ARDS）与急性肺损伤（ALI）展开。源站描述指出，ARDS/ALI 早在 30 年前就已被描述，但参与该综合征的特定基因集合之间的相互作用至今仍未被完全理解。数据集以疾病状态分析为关键词，指向对疾病状态下基因层面变化的考察。整体而言，该数据集适合作为研究 ARDS/ALI 分子机制、探索相关基因集合及其潜在相互作用的资源，为呼吸系统疾病领域的研究者提供可参考的数据基础。
【数据集背景】
急性呼吸窘迫综合征（ARDS）与急性肺损伤（ALI）是一类受到长期关注的呼吸系统疾病。根据源站描述，这类综合征在 30 年前就已被描述，说明其作为临床与科研问题具有较长的研究历史。然而，源站同时指出，参与该综合征的特定基因集合之间的相互作用仍未被完全理解。这一背景表明，尽管 ARDS/ALI 已被认识多年，其在基因层面的机制仍有待深入探索。GSE10474 正是在这一背景下提供的数据资源，其关键词为疾病状态分析，指向对疾病状态下相关基因表达或分子特征的研究需求。本站将该数据集归类为呼吸系统疾病 / 其他，说明其主题属于呼吸系统疾病范畴，但未进一步细分至更具体的子类。
【数据内容】
关于该数据集的具体数据内容，源站未提供。现有信息仅表明其与 ARDS/ALI 相关，并涉及特定基因集合之间的相互作用这一研究问题，但未说明样本数量、数据类型、检测平台、基因数量、分组方式或任何具体指标。因此，无法对数据内容的具体构成作出进一步描述。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 synapse.org。除此之外，关于样本采集方式、采集时间、采集地点、受试者信息、实验流程等具体采集细节，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述与关键词，该数据集适用于疾病状态分析相关的研究场景，尤其是围绕急性呼吸窘迫综合征（ARDS）/急性肺损伤（ALI）的分子机制探索。研究者可将其用于考察参与该综合征的特定基因集合，以及这些基因集合之间可能存在的相互作用。由于该综合征的基因层面相互作用仍未被完全理解，该数据集可服务于旨在加深这一理解的研究工作。本站分类为呼吸系统疾病 / 其他，也提示其可归入呼吸系统疾病研究的 broader 范畴。但除上述方向外，源站未提供更具体的适用场景说明。
【使用方法】
关于该数据集的具体使用方法，源站未提供。未说明数据下载方式、文件格式、分析流程、所需工具或预处理步骤等信息。
【质量与限制】
关于该数据集的质量评估与使用限制，源站未提供。未说明数据完整性、批次效应、样本量充分性、平台偏差或任何质量控制相关信息。已知的限制性背景是：参与 ARDS/ALI 的特定基因集合之间的相互作用仍未被完全理解，这既是该数据集所面对的研究问题，也提示相关分析可能仍处于探索阶段。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。未说明是否需要引用特定文献、遵循何种许可协议或是否存在使用限制。
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。
需登录公开下载
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。
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://synapse.org/Synapse:syn233773
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
急性呼吸窘迫综合征（ARDS）/急性肺损伤（ALI）在30年前就被描述，但参与该综合征的特定基因集之间的相互作用仍未被完全理解。关键词：疾病状态分析
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。
