用于检测心脏病毒的人呼吸道与粪便样本

该数据集来自 omicsdi.org,包含用于检测人类呼吸道与粪便样本中心脏病毒的 9 个芯片(含原始与标准化数据),其中呼吸道样本 3 个、粪便样本 6 个

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
Human respiratory and stool specimens used to detect cardioviruses

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

用于检测心脏病毒的人呼吸道与粪便样本

该数据集来自 omicsdi.org,包含用于检测人类呼吸道与粪便样本中心脏病毒的 9 个芯片(含原始与标准化数据),其中呼吸道样本 3 个、粪便样本 6 个。所用芯片具备泛病毒检测能力,可识别腺病毒、人类偏肺病毒等病毒信号。数据可用于研究心脏病毒在人类中的流行、多样性及疾病谱,并支持病毒检测相关的转录组学分析(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):心脏病毒是微小RNA病毒的一个属,在啮齿动物中引起严重疾病,但此类病原体在人类中的流行率、多样性或疾病谱知之甚少。我们报告了一组人类心脏病毒的鉴定,这些病毒已直接从患者标本中检测并克隆(Chiu and DeRisi, et al, PNAS, 2008)。本系列包括 9 个芯片(含原始与标准化数据),用于检测人类呼吸道与粪便标本中的心脏病毒。此处所用芯片具备泛病毒检测能力(Wang and DeRisi, et al., PNAS, 2002)。关键词:病毒检测、心脏病毒、TMEV、胃肠炎。该系列包括来自呼吸道样本的 3 个芯片和来自粪便样本的 6 个芯片。在来自呼吸道样本的 3 个芯片中,1 个芯片具有腺病毒特征,1 个芯片具有人类偏肺病毒特征,1 个芯片具有特征

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-11569

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    • 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

心脏病毒属是微小核糖核酸病毒科的一个属,可导致啮齿动物严重疾病,但关于此类病原体在人类中的流行率、多样性或疾病谱知之甚少。我们报告了一组人类心脏病毒的鉴定,这些病毒已直接从患者标本中检测并克隆(Chiu and DeRisi, et al, PNAS, 2008)。本系列包括9个芯片(原始数据和标准化数据),用于检测人类呼吸道和粪便标本中的心脏病毒。此处使用的芯片能够进行泛病毒检测(Wang and DeRisi, et al., PNAS, 2002)。关键词:病毒检测、心脏病毒、TMEV、胃肠炎。本系列包括3个来自呼吸道样本的芯片和6个来自粪便样本的芯片。在3个呼吸道样本芯片中,1个芯片具有腺病毒特征,1个芯片具有人类偏肺病毒特征,1个芯片具有心脏病毒UC1特征(见Chiu and DeRisi, et al., PNAS, 2008)。所有6个粪便样本芯片均为心脏病毒阳性;部分显示与其他胃肠炎病毒(即诺如病毒、轮状病毒等)双重感染的证据。

输入E-Predict(Urisman等,《Genome Biology》,2005年)的样本记录数据
E-Predict归一化指标
阵列归一化:求和
E-Matrix归一化:二次距离
度量:皮尔逊非中心化

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

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