GSE212865：微阵列基因表达谱动态分析与重症COVID-19高危患者识别 [Array]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212865

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

SARS-CoV-2感染的临床表现差异很大，从无症状感染到发展为急性呼吸窘迫综合征（ARDS）乃至死亡。SARS-CoV-2引发的宿主反应在决定临床结局中起关键作用。我们假设，通过测定因COVID-19住院的成年患者全血转录组的动态变化特征，并描述发展为重症和ARDS的亚组特征，将拓宽我们对临床结局异质性的理解。我们招募了60例微生物学确诊的COVID-19住院患者，其中19例发展为ARDS。使用PAXGene RNA采血管在入院24小时内及第7天采集外周血。ARDS患者基线时有2150个差异表达基因，第7天有1963个。我们发现COVID-19 ARDS患者存在失调的炎症反应，入院时除免疫调节功能丧失外，还与促炎分子及中性粒细胞和巨噬细胞活化相关的基因表达增加。

这反过来导致在后期阶段与活性氧物种、蛋白质多泛素化及金属蛋白酶相关基因的表达增高。在有无ARDS的患者之间发现的基因表达上一些最显著的差异，对应于参与表观遗传调控的长非编码RNA。

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。