2019 未经治疗 JDM RNA-Seq：基因计数
该数据集来自一项 RNA-Seq 实验，包含使用 GRCh38 人类基因组、STAR 比对器和 featureCounts 计数得到的基因计数结果，文件为 counts_by_rgid.csv.gz
基本信息
资源简介
2019 未经治疗 JDM RNA-Seq：基因计数
2019 Untreated JDM RNA-Seq: gene counts
该数据集来自一项 RNA-Seq 实验，包含使用 GRCh38 人类基因组、STAR 比对器和 featureCounts 计数得到的基因计数结果，文件为 counts_by_rgid.csv.gz。研究关注未经治疗与不活动期 juvenile dermatomyositis 的转录组改变，以及另一组后来发展为 psoriasis 的不活动期 JDM 患者队列。数据可用于分析基因表达差异、探索自身免疫疾病相关转录特征，并支持 PBMCs 等外周血样本的 RNA-Seq 计数建模与比较研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
项目资助方：R21-AR066846。源站首次发布：2019-05-19。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这是一个与 RNA-Seq 实验相关的数据集，该实验检查 1) 未经治疗和不活动期 juvenile dermatomyositis 中的转录组改变，以及 2) 一个单独的不活动期 JDM 患者队列，这些患者后来发展为 psoriasis。该文件包含使用 GRCh38 人类基因组、STAR 比对器和 featureCounts 计数进行的 RNA-Seq 分析得到的基因计数。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 1.51 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.8150708.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Gene expression (incl. microarray and other genome-wide approaches)、Genomics、Immunology not elsewhere classified。主题标签：juvenile dermatomyositis、peripheral blood mononuclear cells、PBMCs、psoriasis、autoimmune disease、RNA-Seq、Bioinformatics、Genomics、Immunology。本站分类：皮肤疾病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Bioinformatics and computational biology not elsewhere classified、Gene expression (incl. microarray and other genome-wide approaches)、Genomics、Immunology not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/2019_Untreated_JDM_RNA-Seq_gene_counts/8150708
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Roberson, Elisha (2019). 2019 Untreated JDM RNA-Seq: gene counts. figshare. Dataset
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8150708.v1
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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 1.5 MB。
数据说明
这是一个与RNA-Seq实验相关的数据集，该实验旨在研究：1）未经治疗和处于非活动期的幼年皮肌炎中的转录组改变，以及2）一个独立的、后来发展为银屑病的非活动期JDM患者队列。此文件包含了使用GRCh38人类基因组、STAR比对软件和featureCounts计数方法进行RNA-Seq分析得到的基因计数。
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。
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