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创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

E-GEOD-106675：肾移植耐受诱导相关的移植物内分子通路

E-GEOD-106675 是一个以肾移植耐受诱导为主题的基因表达数据集，英文全称为 Intragraft molecular pathways associated with tolerance induction in renal transplantation。该数据集收录于 EBI 的 Expression Atlas 实验平台，属于差异表达（Differential）类实验，研究物种为 Homo sapiens。其核心关注点在于肾移植后移植物内部与免疫耐受诱导相关的分子通路，属于泌尿生殖系统疾病分类下的其他类目。整体而言，该数据集面向移植免疫学与转录组学研究，为探索肾移植耐受机制提供表达层面的实验数据支撑。

【数据集背景】

肾移植是终末期肾病的重要治疗手段，移植后受者需要长期接受免疫抑制治疗以预防排斥反应，但长期用药带来感染、肿瘤及药物毒性等风险。因此，诱导受者对移植物形成免疫耐受、从而减少甚至摆脱免疫抑制治疗，是移植领域的重要研究方向。该数据集正是围绕这一背景，聚焦肾移植中耐受诱导相关的移植物内分子通路，试图从基因表达层面刻画耐受状态下的移植物分子特征。数据集归属于泌尿生殖系统疾病分类下的其他类目，来源站为 ebi.ac.uk。

【数据内容】

该数据集为 Expression Atlas 中的差异表达实验，物种为 Homo sapiens，主题标签为 Differential。其内容围绕肾移植中耐受诱导相关的移植物内分子通路展开，属于基因表达层面的差异分析数据。关于具体的样本数量、分组设计、检测平台、基因数量及差异表达结果等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 EBI 的 Expression Atlas 实验平台，源站描述明确其为 Expression Atlas experiment (Differential)，物种为 Homo sapiens，研究主题为肾移植中耐受诱导相关的移植物内分子通路。关于样本采集地点、采集时间、临床中心信息及具体实验流程，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于移植免疫学与转录组学的相关研究，可用于探索肾移植耐受诱导过程中移植物内的分子通路变化，也可作为差异表达分析的参考数据，支持对耐受相关基因表达特征的进一步挖掘。关于其在临床诊断、生物标志物筛选或药物靶点发现中的具体应用价值，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 EBI Expression Atlas 平台获取与检索，用户可依据实验标识 E-GEOD-106675 定位该差异表达实验。关于数据下载格式、分析工具、参数设置及具体操作步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 Expression Atlas 收录的差异表达实验，物种为 Homo sapiens，主题围绕肾移植耐受诱导相关的移植物内分子通路。关于样本量、数据完整性、批次效应、平台偏倚及验证情况等质量相关信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源站为 ebi.ac.uk，属于 EBI Expression Atlas 实验。关于具体的引用文献、作者信息、许可协议及使用条款，源站未提供。

原始链接

https://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-GEOD-106675

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://ebi.ac.uk/gxa/experiments/E-GEOD-106675

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

Expression Atlas experiment (Differential). Species: Homo sapiens. Intragraft molecular pathways associated with tolerance induction in renal transplantation

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