GSE283409：基于预后梯度对IVF人群子宫内膜进行分层（独立于内膜时序）
研究聚焦接受激素替代治疗（HRT）的体外受精（IVF）患者，利用经内膜时序校正的全基因表达数据和人工智能模型，对 disrupted WOI（种植窗）模式进行分层与刻画
基本信息
资源简介
GSE283409：基于预后梯度对IVF人群子宫内膜进行分层（独立于内膜时序）
Stratifying IVF population endometria using a prognosis gradient independent of endometrial timing
该数据集来自NCBI GEO，包含1个文件（GSE283409_series_matrix.txt.gz），主题为高通量测序基因表达谱，物种为人类（9606），平台为GPL18573。研究聚焦接受激素替代治疗（HRT）的体外受精（IVF）患者，利用经内膜时序校正的全基因表达数据和人工智能模型，对 disrupted WOI（种植窗）模式进行分层与刻画。数据可用于探索IVF人群子宫内膜的预后分层，支持不孕症相关基因表达分析与分类建模（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Dec 03 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：本研究旨在利用经子宫内膜时序校正的全基因表达数据和人工智能（AI）模型，对接受激素替代治疗（HRT）的体外受精（IVF）患者的紊乱WOI模式进行分层和刻画。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL18573、9606。本站分类：泌尿生殖系统疾病/不孕症。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE283409
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 13 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究旨在利用子宫内膜时序校正的全基因表达和人工智能（AI）模型，对接受激素替代治疗（HRT）的体外受精（IVF）患者中紊乱的WOI模式进行分层和特征描述。
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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