GUANGYAN XU_文章原始数据
该数据集为 GUANGYAN XU 文章的原始数据，对应研究《血管内动脉损伤后内膜增生中 CDKN1A 相互作用锌指蛋白 1 表达升高》
基本信息
资源简介
GUANGYAN XU_文章原始数据
GUANGYAN XU_article_original data 是一个以英文命名的医学研究数据集，在数据分类体系中归入“损伤、中毒及外因”下的“其他”类别，来源站为 search.dataone.org。该数据集收录的是 GUANGYAN XU 所著文章的原始数据，对应研究《血管内动脉损伤后内膜增生中 CDKN1A 相互作用锌指蛋白 1 表达升高》（Elevated expression of CDKN1A-interacting zinc finger protein 1 in intimal hyperplasia after endovascular arterial injury）。其主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences，表明数据面向医学、健康与生命科学领域。整体而言，该数据集为一项关于血管内动脉损伤后内膜增生机制的原始研究数据，可供相关领域研究者了解、参考与复用。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究聚焦于血管内动脉损伤后的内膜增生现象，并考察 CDKN1A 相互作用锌指蛋白 1（CDKN1A-interacting zinc finger protein 1）在该过程中的表达变化。研究标题明确指向“表达升高”这一观察方向，说明数据服务于对该蛋白表达水平与血管损伤后内膜增生之间关系的探索。数据集本身即为该文章的原始数据，是研究成果得以呈现的基础材料。
【数据内容】
数据集内容为 GUANGYAN XU 文章的原始数据，与上述研究主题直接对应。关于数据的具体文件构成、变量字段、样本数量、实验分组、检测指标数值等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 search.dataone.org，在分类上属于“损伤、中毒及外因”类别下的“其他”项。其主题标签为 Medicine, Health and Life Sciences。关于原始数据的采集时间、采集地点、实验对象、实验方法及仪器平台等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题标签与所属分类，该数据集适用于医学、健康与生命科学领域的研究场景，尤其是与血管内动脉损伤、内膜增生及相关蛋白表达研究有关的参考与复用需求。关于更具体的适用场景说明，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的使用方法说明，包括数据读取方式、预处理步骤、分析流程或配套工具等信息。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、准确性或使用限制的说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
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。
- OpenDataLab:
数据说明
Original data of “Elevated expression of CDKN1A-interacting zinc finger protein 1 in intimal hyperplasia after endovascular arterial injury”
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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