慢性阻塞性肺疾病外周血单核细胞基因表达数据

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-42057

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

表达数据来自COPDGene®研究中136名受试者，使用Affymetrix微阵列生成。采用对协变量（性别、年龄、体重指数、家族史、吸烟状态、包年）进行调整的多元线性回归来识别候选基因，并使用Ingenuity Pathway Analysis来识别候选通路。识别出的候选基因包括在免疫系统、炎症反应和鞘脂代谢中发挥作用的基因。我们的许多最终候选基因还显示出与相关疾病表型的关联，如肺气肿、气体陷闭和6分钟步行距离。42名对照受试者和94名具有不同COPD严重程度的受试者生成了PBMC基因表达谱。所有受试者均为非西班牙裔白人，当前或曾经吸烟者。

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。