特发性肺纤维化经验证的基因表达特征

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-24206

标准获取流程：

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

特发性肺纤维化（IPF）是一种慢性纤维化肺部疾病，诊断困难，临床病程不可预测。本研究的目的是利用全肺组织建立IPF的预测性基因特征模型。我们收集了11例接受诊断性外科活检或移植的IPF患者的全肺样本。在可能的情况下，样本取自不同肺叶。正常对照由捐献用于移植的健康器官组成。我们通过微阵列测量基因表达。数据采用层次聚类和主成分分析进行分析。通过这种方法，我们发现IPF患者上叶和下叶的基因表达相似。我们还发现活检标本和移植切除标本的基因表达模式不同；因此，我们分别对活检标本和移植切除标本进行了分析。特征通过将排名靠前的基因拟合到贝叶斯概率单位回归模型而得出。我们开发了一个153基因特征，可将IPF活检标本与正常标本区分开来。我们还开发了一个70基因特征，可将IPF移植切除标本与正常标本区分开来。两个特征均在独立队列中得到了验证。

IPF活检特征正确诊断了76%的验证病例（p < 0.01），而IPF外植体特征正确诊断了78%（p < 0.001）。对差异表达基因的检查显示，IPF活检与IPF外植体之间存在部分重叠，而与先前报道的IPF基因列表几乎没有重叠。然而，若干重叠基因可能为开发治疗靶点提供基础。来自11例IPF患者的17份样本（6例患者提供了上叶和下叶的配对样本；5例患者提供了单份样本）；6份对照标本取自肺移植时健康供体肺的常规肺减容术。

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。