系统性硬化症相关间质性肺病多队列与单细胞转录组评估的源数据与可复现分析代码
本记录提供源数据与可复现性包的1.0.0版本,支持对系统性硬化症相关间质性肺病(SSc-ILD)中预设的10基因硫辛酰化/TCA模块和两基因ATP7A–ATP7B模块进行多队列与供体级单细胞转录组评估

基本信息
资源简介
系统性硬化症相关间质性肺病多队列与单细胞转录组评估的源数据与可复现分析代码
本记录提供源数据与可复现性包的1.0.0版本,支持对系统性硬化症相关间质性肺病(SSc-ILD)中预设的10基因硫辛酰化/TCA模块和两基因ATP7A–ATP7B模块进行多队列与供体级单细胞转录组评估
Source data and reproducible analysis code for multi-cohort and single-cell transcriptomic evaluation of lipoylation/TCA and ATP7A–ATP7B modules in systemic sclerosis-associated interstitial lung disease
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录提供源数据与可复现性包的1.0.0版本,支持对系统性硬化症相关间质性肺病(SSc-ILD)中预设的10基因硫辛酰化/TCA模块和两基因ATP7A–ATP7B模块进行多队列与供体级单细胞转录组评估。该存档包含机器可读的结果、敏感性、质控与审计表格;冻结的数据集清单与分析配置;R、Python和PowerShell源代码;Python和R测试;Conda、Python和R环境记录;输入哈希与运行溯源;分析生成的图表;以及五张组装主图。主要GEO文件与大型可重建处理对象不再分发。所含清单从GSE248083、GSE231693、GSE48149、GSE81292、GSE40839、GSE231692、GSE128169和GSE159354检索公共输入。转录模块
【主题与分类】
主题标签:系统性硬化症、间质性肺病、单细胞转录组、多队列分析、硫辛酰化/TCA、ATP7A-ATP7B、可复现分析。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21856099
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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数据集获取
源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.21856099
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 4.5 MB。
数据说明
本记录提供源数据1.0.0版及可重复性包,支持对系统性硬化症相关间质性肺病(SSc-ILD)中预设的10基因脂酰化/TCA模块和双基因ATP7A–ATP7B模块进行多队列和供体水平的单细胞转录组评估。该存档包含机器可读的结果、敏感性、质量控制和审计表格;冻结的数据集清单和分析配置;R、Python和PowerShell源代码;Python和R测试;Conda、Python和R环境记录;输入哈希和运行溯源信息;分析生成的图;以及五张组装好的主图。原始GEO文件及大型可重建的处理后对象不再分发。所包含的清单从GSE248083、GSE231693、GSE48149、GSE81292、GSE40839、GSE231692、GSE128169和GSE159354检索公共输入数据。转录模块为机制导向的表达构建体,并非对细胞内铜、铜通量、蛋白质脂酰化、蛋白质聚集或铜死亡细胞死亡直接测量。
本软件包旨在支持对阳性和阴性结果进行透明检查与复现,而非用于诊断、预后或治疗用途。软件依据MIT许可证授权。衍生的源表、图表、配置、来源记录和文档依据知识共享署名4.0国际许可证授权。第三方GEO数据未包含在内,仍受其来源存储库条款约束。资助:深圳市博士后科研资助,编号202301548.b。
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。




