异质性肾移植活检分析揭示保守排斥特征与分子通路 I，partB

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数据说明

在当前尽量减少并个体化免疫抑制治疗的趋势下，特异性早期诊断肾同种异体移植排斥反应变得日益重要。基因表达分析通过定义“分子Banff”特征，可以在这方面做出重大贡献。此前已有若干研究应用转录组学来区分不同类型的肾脏活检样本。然而，微阵列平台、临床样本及数据分析方法的异质性，使得识别针对不同类型和级别排斥反应的稳健特征变得复杂。为解决这些问题，我们对五个不同的微阵列数据集进行了比较性荟萃分析，这些数据集包含来自两个已发表临床数据集和三个自有数据集的异质性样本集合，涵盖临床指征活检、方案活检以及非人灵长类动物的比较样本。这项工作识别出了保守的基因表达特征，这些特征能够区分人类和非人灵长类中具有不同组织病理学发现的分组，且不受所用技术平台的影响。

标记面板包含的基因明确支持已知参与同种异体移植排斥的生物学变化。在不同CAN级别的样本中，观察到与免疫和肾脏功能相关的基因具有特征性的动态表达变化。此外，人类与非人灵长类动物排斥反应之间的差异基本上仅限于反映间质纤维化进展的基因。该数据集包括来自巴黎HM-CM-4pital Tenon患者（2003年2月至2004年9月）因临床指征进行的所有肾同种异体移植活检，以及来自巴黎HM-CM-4pital BicM-CM-*tre、波尔多HM-CM-4pital Pellegrin和利摩日HM-CM-4pital Dupuytren的少数相应患者，外加来自法国巴黎HM-CM-4pital Tenon的对照正常肾脏样本（第一批）。我们使用微阵列来识别肾同种异体移植活检的不同基因表达特征，这些特征可以cl

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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