纵向转录组分析揭示重症COVID-19 ARDS中铁稳态与红细胞功能通路的持续富集

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE273149

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

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是重型COVID-19的常见并发症，并导致患者发病率和死亡率增加。ARDS是由多种损伤因素引起的一种异质性综合征，可导致急性低氧性呼吸衰竭。由COVID-19引起的ARDS患者可能代表一个具有独特分子特征、驱动疾病结局的ARDS患者亚组。在此，我们假设纵向转录组学分析可能识别出COVID-19 ARDS期间不同的动态病理生物学通路。我们从现有的ICU生物样本库中确定了一个患者队列，并设立了三组进行比较：1）住院期间存活的COVID-19 ARDS患者（COVID存活者，n = 4），2）住院期间未存活的COVID-19 ARDS患者（COVID非存活者，n = 5），3）由其他原因引起的ARDS患者作为对照组（ARDS对照，n = 4）。在4个时间点（入住ICU后第1、3、7和10天）从外周血单个核细胞（PBMC）中提取RNA，并制备用于RNA测序，采用rRNA去除和文库构建用于Illumina测序。

使用Illumina NovaSeq X Plus仪器生成150碱基对的双端reads，并使用HiSAT2将其比对到hg GRCh38.96参考基因组。差异表达分析使用DESeq2进行。

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。