早期脓毒症尿液分子特征发现与验证数据集（发现队列）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE112099

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

脓毒症的诊断仍然是一个挑战，尚无金标准检测方法。尿液是一种易于获取、无创的生物体液，具有重要的诊断潜力。尿液基因表达此前已被用于泌尿系统恶性肿瘤和移植同种异体排斥反应的诊断与预后评估，但在脓毒症诊断中尚未得到应用。在本研究中，作者利用尿液基因表达谱来诊断脓毒症并刻画其病理生理特征。通过差异表达分析结合机器学习集成方法，作者从患者尿液中鉴定出239个基因的一组细胞mRNA，这些mRNA在将脓毒症患者与慢性系统性疾病患者区分开来方面表现出卓越的分类能力，且在内部和独立外部验证队列中均得到验证。功能分析揭示了早期脓毒症中受扰动的生物学通路，并进一步揭示了驱动其发病机制的关键分子网络。本研究是将尿液分子谱的临床应用潜力拓展至系统性疾病的开创性一步。

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。