GSE10474：急性肺损伤的微阵列分析
可用于探索 ARDS/ALI 中特定基因集合之间的相互作用，支持呼吸系统疾病相关的表达谱分析（来源 NCBI）。源站首次发布：Feb 12 200
基本信息
资源简介
GSE10474：急性肺损伤的微阵列分析
GSE10474 是一个围绕急性肺损伤开展的微阵列分析数据集，英文标题为“Microarray Analysis of Acute Lung Injury”，由 NCBI 收录，本站将其归入呼吸系统疾病下的其他类别。该数据集面向急性呼吸窘迫综合征（ARDS）与急性肺损伤（ALI）相关基因表达研究，主题标签包括表达谱芯片分析、GPL571 平台以及物种编号 9606。数据集共包含 1 个文件，样例文件名为 GSE10474_series_matrix.txt.gz，作者为 Judie、Ann、Howrylak，源站首次发布时间为 Feb 12 200。整体而言，该数据集适合用于探索 ARDS/ALI 中特定基因集合之间的相互作用，并支持呼吸系统疾病相关的表达谱分析。
【数据集背景】
源站描述指出，急性呼吸窘迫综合征（ARDS）/急性肺损伤（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如何相互作用，至今仍未得到完全理解。该数据集正是在这一背景下，通过微阵列分析对急性肺损伤进行表达层面的研究，试图为理解相关基因集合的相互作用提供数据基础。其主题标签中的“Expression profiling by array”也表明，该数据集的核心内容是基因表达谱的测定与分析。
【数据内容】
该数据集包含 1 个文件，样例文件为 GSE10474_series_matrix.txt.gz，格式为 GZIP 压缩包。从主题标签看，数据涉及 GPL571 平台与物种编号 9606，属于表达谱芯片数据。源站未提供矩阵文件内部的具体字段结构、样本数量、基因数量或分组信息，因此无法进一步说明其数据表的具体组成。
【采集与来源】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“Microarray Analysis of Acute Lung Injury”。作者为 Judie、Ann、Howrylak，源站首次发布时间为 Feb 12 200。本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。除上述来源信息外，源站未提供样本采集地点、采集时间、伦理审批或实验设计等细节。
【适用场景】
根据侧写线索，该数据集可用于探索 ARDS/ALI 中特定基因集合之间的相互作用，支持呼吸系统疾病相关的表达谱分析。其表达谱芯片性质使其适合用于基因表达层面的比较与探索性研究。源站未提供更具体的适用分析类型或验证场景。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE10474_series_matrix.txt.gz，按 GZIP 压缩包格式读取。建议先在小样本上核对字段与编码，确认无误后再批量接入，以避免因格式或编码问题导致分析偏差。源站未提供额外的预处理步骤、标准化方法或分析流程说明。
【质量与限制】
该数据集仅有 1 个文件，源站未提供样本量、数据完整性、缺失值情况或质量控制指标，因此无法对其数据质量作出具体评估。源站描述也仅说明相关基因集合的相互作用尚未被完全理解，未给出该数据集自身的验证结论或局限性说明。使用时应注意这些信息缺口。
【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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE10474
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。
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。
