基本信息

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分类

创建/更新时间

2026-10-19

资源简介

屋尘螨过敏模型中的肺T细胞数据集 [I52]

GSE347941 数据集全称为“Lung T cells in house dust mite allergy model [I52]”，来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于呼吸系统疾病 / 其他分类。该数据集是 immgenT 开源项目的一部分，具体对应 IGT52，旨在表征屋尘螨（HDM，Der p1）过敏小鼠模型中的肺和纵隔淋巴结 T 细胞。数据集由 Derek、Bangs 提交，发布时间为 Sep 18 202，包含 1 个文件，样例文件为 GSE347941_series_matrix.txt.gz，主题标签包括 Other、GPL24247 和 10090。整体而言，该数据集为研究过敏性气道炎症背景下 T 细胞的组成与特征提供了可用的表达谱资源。

【数据集背景】

该数据集聚焦于屋尘螨过敏这一常见的呼吸道过敏模型。屋尘螨（HDM，Der p1）是诱发过敏性哮喘等呼吸系统疾病的重要过敏原之一。源站描述指出，本研究是 immgenT 开源项目的组成部分，项目编号为 IGT52，重点在于刻画小鼠在屋尘螨过敏模型中的肺和纵隔淋巴结 T 细胞。通过这一模型，研究者可以关注过敏反应过程中肺部及引流淋巴结内 T 细胞的变化。该数据集被归入呼吸系统疾病 / 其他分类，与其过敏模型的研究定位相符。

【数据内容】

数据集包含 1 个文件，样例文件名为 GSE347941_series_matrix.txt.gz，采用 GZIP 压缩格式。从源站标题和描述可知，数据内容围绕屋尘螨过敏小鼠模型中的肺 T 细胞以及纵隔淋巴结 T 细胞展开。主题标签中出现了 GPL24247 和 10090，其中 10090 对应小鼠这一物种，GPL24247 为平台标识。源站未提供具体的样本数量、基因数量、分组设计或表达矩阵的详细字段说明。

【采集与来源】

数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI 基因表达数据库中的系列记录。源站描述说明该研究是小鼠屋尘螨过敏模型的一部分，关注肺和纵隔淋巴结 T 细胞。作者为 Derek、Bangs，发布时间为 Sep 18 202。除上述信息外，源站未提供样本采集的具体组织处理流程、测序平台细节或动物实验条件。

【适用场景】

该数据集适用于与过敏性气道炎症相关的 T 细胞研究，例如比较屋尘螨过敏模型中小鼠肺部与纵隔淋巴结 T 细胞的表达特征，或作为 immgenT 项目 IGT52 相关分析的组成部分。由于主题标签包含小鼠物种信息，也可用于小鼠免疫学背景下的数据整合与参考。源站未提供更具体的适用分析类型说明。

【使用方法】

使用时可下载数据文件 GSE347941_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，以避免因字段格式或编码问题导致后续分析出错。源站未提供额外的预处理步骤或分析流程说明。

【质量与限制】

数据集仅有 1 个文件，源站未提供样本量、重复数、质控指标或批次信息，因此无法据此评估数据质量。该数据基于小鼠屋尘螨过敏模型，结论外推到其他物种或其他过敏模型时需谨慎。源站未提供其他限制说明。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。使用时应参考 NCBI 源站记录及 immgenT 开源项目的相关要求。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE347941

访问原始数据

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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=GSE347941

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。

数据说明

本研究是immgenT开源项目的一部分，具体为IGT52，该项目专注于表征屋尘螨（HDM，Der p1）过敏小鼠模型中的肺和纵隔淋巴结T细胞。

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