人类瘢痕形成项目

源站描述显示,研究关注全层及深部部分层烧伤后瘢痕形成机制,通过比较健康成人以热金属物体烫印制造的美容性瘢痕在受伤前组织与同一受试者未处理伤口的系列样本,考察人皮肤烧伤后 RNA 表达变化

biostudies
浏览 8
基因组回归transcription profiling by arrayHomo sapiens
Human Scarring Project

基本信息

模态
基因组
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

人类瘢痕形成项目

Human Scarring Project

该数据集来自 ebi.ac.uk,英文名为 Human Scarring Project,主题为转录组表达谱芯片,物种为 Homo sapiens。源站描述显示,研究关注全层及深部部分层烧伤后瘢痕形成机制,通过比较健康成人以热金属物体烫印制造的美容性瘢痕在受伤前组织与同一受试者未处理伤口的系列样本,考察人皮肤烧伤后 RNA 表达变化。数据可用于研究烧伤瘢痕形成相关的基因表达改变,并支持皮肤损伤修复与瘢痕机制的转录组分析(来源 BioStudies)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):全层和深部部分层烧伤通过瘢痕愈合。有几种机制被认为对烧伤瘢痕的形成至关重要,但研究皮肤对烧伤反应的一个挑战是,很少有烧伤瘢痕的动物模型在临床上与人类烧伤瘢痕相似,或对大多数研究者来说实用。本研究的目的是检查人皮肤对烧伤损伤的 RNA 表达变化。这是通过比较来自其他方面健康、接受由热金属物体烫印制造的美容性瘢痕的成年人的受伤前组织与同一受试者中未处理伤口的系列样本完成的。

【主题与分类】

主题标签:transcription profiling by array、Homo sapiens。本站分类:皮肤与结缔组织疾病/痤疮瘢痕。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-MTAB-1323

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://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-MTAB-1323

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

E-MTAB-1323 人类瘢痕项目 通过芯片进行转录组分析 EFO EFO_0002768 智人 全层和深部部分层烧伤通过瘢痕愈合。有几种机制被认为对烧伤瘢痕的形成至关重要,但研究皮肤面临挑战

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