特发性肺纤维化与对照原代混合肺培养物的时序转录组分析

该数据集来自 NCBI,包含对特发性肺纤维化(IPF)患者与对照供者来源的原代混合肺细胞培养物进行的 Bulk RNA 测序数据,用于刻画培养过程中基因表达的时间变化

sra
浏览 6
时间序列回归GPL203019606
PRJNA1549394: Temporal transcriptomic profiling of idiopathic pulmonary fibrosis and control primary mixed lung cultures

基本信息

模态
时间序列
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

特发性肺纤维化与对照原代混合肺培养物的时序转录组分析

Temporal transcriptomic profiling of idiopathic pulmonary fibrosis and control primary mixed lung cultures

该数据集来自 NCBI,包含对特发性肺纤维化(IPF)患者与对照供者来源的原代混合肺细胞培养物进行的 Bulk RNA 测序数据,用于刻画培养过程中基因表达的时间变化。数据覆盖新鲜分离细胞及培养期间采集的样本,可比较疾病相关差异与培养依赖的转录谱变化。文件数量为 1,样例为 GSE351932_series_matrix.txt.gz,适用于呼吸系统疾病转录组表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 23 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):采用 Bulk RNA 测序表征源自特发性肺纤维化(IPF)患者与对照供者的原代混合肺细胞培养物中基因表达的时间变化。对新鲜分离的细胞及培养期间采集的样本进行分析,以评估疾病相关差异以及转录谱中培养依赖的变化。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL20301、9606。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE351932

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 24 202,引用时请注意版本时效。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

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=GSE351932

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

进行了批量RNA测序,以表征源自特发性肺纤维化(IPF)患者和对照供者的原代混合肺细胞培养物中基因表达的时间变化。对新鲜分离的细胞及培养过程中收集的样本进行了分析,以评估疾病相关差异及培养依赖性的转录谱变化。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案