半胱氨酸蛋白酶诱导急性嗜酸性肺炎症中固有免疫细胞基因表达谱
该数据集来自 NCBI GEO，采用高通量测序对半胱氨酸蛋白酶诱导的急性嗜酸性肺炎症模型进行基因表达谱分析，覆盖嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞和嗜酸性粒细胞在肺部炎症过程中的动态变化
基本信息
资源简介
半胱氨酸蛋白酶诱导急性嗜酸性肺炎症中固有免疫细胞基因表达谱
GSE56292 是一个来自 NCBI GEO 的基因表达谱数据集，采用高通量测序技术，对半胱氨酸蛋白酶诱导的急性嗜酸性肺炎症模型进行表达谱分析。该数据集关注嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞和嗜酸性粒细胞在肺部炎症过程中的基因表达动态变化，属于呼吸系统疾病相关研究范畴。数据集以单个压缩文件形式提供，包含系列矩阵数据，可供研究者下载后用于表达谱层面的二次分析。整体而言，该数据集为理解先天性免疫细胞在嗜酸性肺部炎症中的转录组响应提供了公开可获取的数据资源。
【数据集背景】
该数据集围绕半胱氨酸蛋白酶诱导的急性嗜酸性肺炎症展开。源站描述指出，先天性免疫细胞控制由半胱氨酸蛋白酶诱导的急性嗜酸性肺部炎症；在此背景下，研究对嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞和嗜酸性粒细胞在肺部炎症期间的基因表达谱动态变化进行了表征。数据集所属分类为呼吸系统疾病 / 其他，主题涉及高通量测序表达谱分析。
【数据内容】
数据集包含 1 个文件，文件样例为 GSE56292_series_matrix.txt.gz，即系列矩阵文本文件，采用 GZIP 压缩。该文件承载高通量测序获得的基因表达谱数据，覆盖嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞和嗜酸性粒细胞在炎症过程中的表达变化信息。源站未提供矩阵中具体样本数、基因数或分组细节。
【采集与来源】
数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov（NCBI GEO），源站标题为“Expression profiling by high throughput sequencing”。作者为 Yasutaka、Motomura，发布时间为 Mar 27 201。主题标签包括 Expression profiling by high throughput sequencing、GPL18480 和 10090，分别对应测序表达谱平台与相关平台/物种标识。源站未提供更详细的采样地点、实验批次或测序仪器信息。
【适用场景】
该数据集适用于呼吸系统疾病尤其是嗜酸性肺部炎症相关的转录组研究，可用于考察半胱氨酸蛋白酶刺激下嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞与嗜酸性粒细胞的基因表达动态；也可作为高通量测序表达谱分析的教学或方法学参考数据，用于表达矩阵的读取、字段核对与批量接入流程演练。源站未提供具体的分析示例或验证结论。
【使用方法】
使用时可下载数据文件 GSE56292_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后续分析流程。源站未提供配套的分析脚本、标准化参数或注释文件说明。
【质量与限制】
数据集仅提供 1 个系列矩阵压缩文件，源站未提供原始测序读段、样本元数据明细或质控指标，因此难以独立评估数据质量与批次效应。发布时间标注为“Mar 27 201”，年份信息不完整。使用时应以源站页面为准核对最新版本与补充材料。
【引用与许可】
作者为 Yasutaka、Motomura，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。源站未提供具体的引用格式、许可条款或使用限制说明，使用前应查阅 NCBI GEO 对应页面获取授权与引用要求。
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=GSE56292
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
先天免疫细胞控制半胱氨酸蛋白酶诱导的急性嗜酸性粒细胞性肺部炎症。在此，我们通过半胱氨酸蛋白酶表征了肺部炎症期间嗜碱性粒细胞、自然辅助细胞和嗜酸性粒细胞基因表达谱的动态变化。
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。
