致死性COVID-19肺部两种不同免疫病理特征数据集
该数据集来自NCBI，包含对COVID-19死亡患者与正常肺组织的转录组、组织学和细胞学分析，识别出两种不同的免疫病理反应模式：一种表现为干扰素刺激基因和细胞因子高表达、病毒载量高但肺损伤有限；另一种表现为肺组织严重损伤、干扰素刺激基因和病毒载量低、免疫浸润丰富
基本信息
资源简介
致死性COVID-19肺部两种不同免疫病理特征数据集
Two distinct immunopathological profiles in lungs of lethal COVID-19
该数据集来自NCBI，包含对COVID-19死亡患者与正常肺组织的转录组、组织学和细胞学分析，识别出两种不同的免疫病理反应模式：一种表现为干扰素刺激基因和细胞因子高表达、病毒载量高但肺损伤有限；另一种表现为肺组织严重损伤、干扰素刺激基因和病毒载量低、免疫浸润丰富。这些模式与住院时间相关，可用于指导治疗和疫苗接种策略研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Jun 03 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：COVID-19患者肺部的免疫反应特征尚不明确。我们对COVID-19死亡患者和正常肺组织进行了转录组学、组织学和细胞学分析。识别出两种不同的免疫病理反应模式。一种模式显示干扰素刺激基因（ISGs）和细胞因子高表达、病毒载量高且肺损伤有限；另一种模式显示肺组织严重损伤、ISGs低、病毒载量低且免疫浸润丰富。肺部COVID-19免疫反应的不同模式与住院时间相关，可能指导治疗和疫苗接种方法。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL24014、9606。本站分类：呼吸系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE151764
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 26 202，引用时请注意版本时效。
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=GSE151764
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
2019冠状病毒病（COVID-19）患者肺部的免疫反应特征尚不明确。我们对COVID-19死亡患者及正常肺组织进行了转录组学、组织学和细胞学分析。研究识别出两种截然不同的免疫病理反应模式。一种模式表现为干扰素刺激基因（ISGs）和细胞因子高表达、病毒载量高、肺损伤有限；另一种模式则表现为肺部严重受损、ISGs低表达、病毒载量低以及大量免疫细胞浸润。COVID-19肺部免疫反应的不同模式与住院时间相关，并可能为治疗和疫苗接种策略提供指导。
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。
