阻塞性睡眠呼吸暂停患者内脏脂肪转录组
该数据集为阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者内脏脂肪组织的转录组表达谱芯片数据，来源于 NCBI GEO 数据库，包含 1 个系列矩阵文件
基本信息
资源简介
阻塞性睡眠呼吸暂停患者内脏脂肪转录组
GSE38792 是一个聚焦阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与内脏脂肪组织转录组关系的基因表达谱数据集，英文全称为 Visceral fat trancriptome in obstructive sleep apnea，在站内归入呼吸系统疾病 / 其他类别，数据来源于 NCBI GEO 数据库。该数据集以芯片表达谱的方式记录内脏脂肪组织的转录信息，旨在从转录层面考察 OSA 对脂肪细胞的影响，整体仅包含 1 个系列矩阵文件，适合作为呼吸系统疾病与代谢、炎症相关研究的基础表达数据资源使用。
【数据集背景】
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）已被认为与代谢调节异常和全身性炎症相关。源站描述指出，这种关联可能源于 OSA 对内脏脂肪组织的病理生理作用。为评估 OSA 对脂肪细胞的转录影响，该研究采用通路聚焦的分析策略，对内脏脂肪组织的转录组进行考察。数据集正是围绕这一研究目的构建的表达谱资源，其主题标签为 Expression profiling by array，涉及平台 GPL6244 与物种编号 9606。
【数据内容】
该数据集的内容为阻塞性睡眠呼吸暂停患者内脏脂肪组织的转录组表达谱芯片数据，属于表达谱芯片（Expression profiling by array）类型。数据集共包含 1 个文件，文件样例为 GSE38792_series_matrix.txt.gz，即系列矩阵文件，以 GZIP 压缩格式提供。主题标签中给出的 GPL6244 对应芯片平台信息，9606 对应人类物种编号，表明数据来自人类样本的芯片表达检测。除上述信息外，样本数量、分组设计、具体基因或通路结果等内容源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，即 NCBI GEO 数据库，源站标题为 Visceral fat trancriptome in obstructive sleep apnea。数据作者为 Sina, A, Gharib，发布时间为 Jun 18 201。站内分类归入呼吸系统疾病 / 其他。关于样本采集的具体流程、临床入组标准、伦理审批信息以及实验操作细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集可用于呼吸系统疾病特别是阻塞性睡眠呼吸暂停相关的转录组研究，支持从内脏脂肪组织角度探索 OSA 与代谢失调、全身性炎症之间可能存在的转录层面联系。由于采用通路聚焦的分析思路，也适合用于基因表达谱的二次分析、通路层面的探索性研究，以及作为同类表达谱数据整合分析时的参考数据。具体研究结论与适用范围应以源站原始研究为准，源站未提供更多限定说明。
【使用方法】
使用时可先下载数据文件 GSE38792_series_matrix.txt.gz，按文件格式以 GZIP 压缩包方式读取。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，以保证后续分析的数据读取一致性。关于芯片平台注释、预处理步骤与归一化方法等细节，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集仅包含 1 个系列矩阵文件，数据规模与样本构成信息源站未提供。由于缺少样本分组、临床特征与实验细节的说明，使用时需结合源站原始记录核实数据适用性。数据集发布时间标注为 Jun 18 201，年份信息不完整，源站未提供更精确的说明。其余质量评估相关信息源站未提供。
【引用与许可】
数据作者为 Sina, A, Gharib，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。关于数据的使用许可、引用规范与授权条款，源站未提供。
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=GSE38792
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
理由：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与代谢失调和全身性炎症相关。这可能源于OSA对内脏脂肪组织的病理生理效应。我们试图通过通路聚焦分析来评估OSA对脂肪细胞的转录影响。方法：招募计划接受腹壁疝修补手术的患者，在术前两晚佩戴便携式家用睡眠监测器。术中获取内脏脂肪活检样本。提取RNA并进行全基因组表达谱分析。采用基因集富集分析（GSEA）识别在OSA受试者中差异富集的精选基因集。对一组高度富集的通路进行网络分析。结果：共招募10例OSA患者和8名对照受试者。两组在年龄、性别、体重指数方面无差异，但OSA受试者的呼吸紊乱指数显著更高（19.2 vs. 0.6，P值0.05），低氧血症更严重（最低氧饱和度79.7% vs. 87.8%，P值<0.001）。
GSEA鉴定出多个在OSA患者脂肪组织中上调的基因集，包括促炎性NF-κB通路和蛋白水解泛素/蛋白酶体模块。一个关键代谢通路——过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）——在OSA受试者中下调。网络分析将这些模块的成员相互关联，并识别出调控枢纽。结论：OSA与内脏脂肪基因表达的改变相关。基于通路的网络分析突显了几个关键通路的扰动，这些通路协调的相互作用可能促成在这种复杂疾病中观察到的代谢失调。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
