GSE184537：人结核病灶转录组及其临床意义

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE184537

标准获取流程：

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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。

数据说明

肉芽肿是一种复杂的结构，构成了结核病（TB）整体疾病谱的重要组成部分。我们利用RNA测序技术，对来自13例接受治疗性手术的患者（药物敏感型和多重耐药型结核病）的44份新鲜人肺结核病灶样本进行了表征。我们证实了肉芽肿与邻近非病灶组织之间存在明显的分离，尽管存在异质性，肉芽肿样本始终表现出增强的炎症特征。通过加权基因共表达网络分析，我们识别出17个与肉芽肿相关的转录模块，并证明了免疫相关转录本丰度根据肉芽肿的空间组织呈现梯度分布。此外，我们将结核肉芽肿的模块化转录特征与治疗疗效和结核病严重程度的临床替代指标进行了关联。我们发现，在重症患者中，IFN/细胞因子信号传导和中性粒细胞脱颗粒模块过度富集，而组织组织和代谢模块则表达不足。我们的研究结果为临床参数、治疗反应与感染部位免疫特征之间的关系提供了证据。

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。