利用人类干细胞模拟结节性硬化症神经病理学揭示炎症和血管生成生长因子的作用[治疗]

数据集获取

源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=b9b1ab7536b06e9097613ae25e5ce8a4

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

该数据集聚焦于结节性硬化症（TSC），这是一种由mTOR功能过度活跃引起的罕见遗传病，表现为多器官良性肿瘤和神经系统症状。数据集通过构建携带单一mTOR激活突变的人类神经元模型，深入解析驱动神经病理学的分子机制。数据包含TSC2缺陷神经干细胞的功能成熟度、星形胶质细胞增生特征、转录组分析揭示的炎症反应与代谢活动变化，以及核糖体分析显示的核糖体转录本过度翻译和血管生成生长因子合成增加。此外，数据集还涉及mTOR抑制剂治疗对翻译异常的纠正效果。这些数据有助于理解TSC脑部病变的分子病理生理学，并为表型定制化药物治疗策略提供依据。

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。