PS-MP暴露卵巢转录组数据
该数据集为PS-MP暴露卵巢的转录组数据，来源于ncbi.nlm.nih.gov，属于损伤、中毒及外因/其他分类。源站描述显示研究旨在探究PS暴露是否通过诱导铁死亡导致卵巢损伤，并构建了500 nm PS亚慢性暴露小鼠模型以量化体内蓄积水平
基本信息
资源简介
PS-MP暴露卵巢转录组数据
PRJDB44873（PRJCA059150）为PS-MP暴露卵巢的转录组数据，来源站为ncbi.nlm.nih.gov，本站归类于损伤、中毒及外因／其他。源站描述表明，该研究旨在探究PS暴露是否通过诱导铁死亡导致卵巢损伤，为此构建了500 nm PS亚慢性暴露的小鼠模型，用以量化体内蓄积水平。该数据集围绕上述暴露模型产生卵巢转录组数据，可用于观察PS暴露条件下卵巢组织的基因表达变化，为理解颗粒物暴露与卵巢损伤之间的关系提供转录层面的数据基础。以下依据可获得的信息对该数据集作分段介绍。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注PS暴露对卵巢的损伤效应及其可能机制。源站描述明确指出，研究目的是探究PS暴露是否通过诱导铁死亡来造成卵巢损伤。围绕这一目的，研究构建了小鼠模型，采用500 nm PS进行亚慢性暴露，并在体内量化蓄积水平。数据集即为该实验体系下获得的卵巢转录组数据，主题标签为Other，本站分类归入损伤、中毒及外因／其他。该背景信息全部来自源站描述，未涉及其他暴露剂量、暴露时长或动物品系等细节。
【数据内容】
该数据集为转录组数据，取材对象为PS-MP暴露后的卵巢。其核心内容应反映暴露模型下卵巢组织的转录组特征，可用于比较或分析基因表达层面的变化。除“转录组数据”这一基本性质以及“卵巢”这一取材部位外，源站未提供样本数量、测序平台、读长、数据量、表达矩阵形式、注释版本等具体信息。主题标签为Other，未进一步细分数据类型。
【采集与来源】
数据来源于ncbi.nlm.nih.gov。源站描述说明，研究通过构建小鼠500 nm PS亚慢性暴露模型，在体内量化蓄积水平，并在此基础上获取卵巢转录组数据。关于样本采集的具体流程、暴露途径、对照组设置、测序建库方法及质量控制步骤，源站未提供。数据集的英文名称中同时出现PRJDB44873与PRJCA059150两个编号，二者关系及各自对应的数据范围，源站未提供说明。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与PS-MP暴露所致卵巢损伤相关的转录组层面研究，例如围绕铁死亡通路及卵巢损伤机制的表达变化分析，也可作为颗粒物暴露生殖毒性研究中转录组数据的参照材料。由于缺乏样本量、分组和平台等细节，其是否适合直接用于跨研究整合分析或定量比较，需以源站记录为准。源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、分析流程、参考基因组版本及推荐工具等。使用者应依据来源站ncbi.nlm.nih.gov上的记录获取相应数据与说明。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，如测序深度、重复数、批次效应、数据完整性等。可确认的限制是：现有描述仅覆盖研究目的、暴露模型的基本特征（500 nm PS、亚慢性暴露、小鼠、卵巢）及数据类别（转录组），其余实验设计与数据规格均未说明，因此不宜对数据规模和分析适用性作进一步推断。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用时应遵循来源站ncbi.nlm.nih.gov的相关规定，并依据源站记录确认引用要求。
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）
暂未开放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://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB44873
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
在本研究中，我们旨在探究PS暴露是否通过诱导铁死亡导致卵巢损伤。为此，我们构建了500 nm PS亚慢性暴露的小鼠模型，以量化体内蓄积水平。
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。
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