外周血单个核细胞基因表达谱可预测特发性肺纤维化不良结局

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE28221

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

背景：本研究旨在识别可预测特发性肺纤维化（IPF）不良结局的外周血单核细胞（PBMC）基因表达谱。方法：对来自发现队列（n=45）和验证队列（n=75）的120例患者进行PBMC微阵列分析。识别与无移植生存期（TFS）相关的基因和通路，并通过qRT-PCR进行验证。结果：在发现队列中，52个基因可预测TFS（FDR<5%，Cox评分高于2.5或低于-2.5）。使用这些基因对验证队列样本进行聚类分析，区分出两个TFS显著不同的患者组（风险比1.96，95%CI 1.01-3.8，P=0.018）。“T细胞活化过程中的共刺激信号” Biocarta通路表达降低，特别是CD28、ICOS、LCK和ITK表达降低，与每个队列中较短的TFS时间相关（FDR<5%）。在发现队列中，CD28、ICOS、LCK和ITK的qRT-PCR表达与微阵列结果相关（P<0.05），其表达降低可预测验证队列中较短的TFS（P<0.05）。

一个基因组和临床模型在2.4个月时对死亡和肺移植预测的ROC曲线下面积达到了78.5%。解读：我们的结果表明，CD28、ICOS、LCK和ITK是IPF的结果生物标志物。

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。