老年斑的分子与组织学特征
该数据集来自 ebi.ac.uk，聚焦老年斑的分子与组织学特征。研究采用免疫组化分析与微阵列分析，探究老年斑形成机制，重点关注与黑素细胞和角质形成细胞功能及增殖相关的特定标志物表达
基本信息
资源简介
老年斑的分子与组织学特征
Molecular and Histological Characterization of Age Spots
该数据集来自 ebi.ac.uk，聚焦老年斑的分子与组织学特征。研究采用免疫组化分析与微阵列分析，探究老年斑形成机制，重点关注与黑素细胞和角质形成细胞功能及增殖相关的特定标志物表达。研究招募了10名光型I或II的受试者（均为女性，年龄53-70岁），其前臂存在大小和颜色各异的老年斑。从每位受试者前臂的老年斑及邻近病灶周围对照区域各取4毫米全层皮肤钻孔活检。数据可用于分析老年斑相关的转录谱变化（来源 BioStudies）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：在本研究中，我们使用免疫组化分析和微阵列分析来探究老年斑形成的潜在机制，重点关注与黑素细胞和角质形成细胞的功能及增殖相关的特定标志物的表达。研究招募了10名光型I或II的受试者（均为女性，年龄=53-70岁），其前臂存在大小和颜色各异的老年斑。从每位受试者前臂的老年斑以及每个老年斑附近的病灶周围对照区域各取4毫米全层皮肤钻孔活检。
【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/老年斑。
【获取与许可】
源站页面：https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-GEOD-57103
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
E-GEOD-57103 老年斑的分子与组织学特征 通过微阵列进行转录谱分析 EFO EFO_0002768 智人 在这项研究中，我们运用免疫组化分析和微阵列分析来探究老年斑形成的机制，重点关注
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
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