人类基因组染色质可及性单细胞图谱

为弥补人类基因组调控序列目录不完整且缺乏细胞类型分辨率,研究对多个供体的30种成人组织及15种胎儿组织进行单细胞染色质可及性检测,整合后在222种细胞类型、超130万个细胞核中鉴定约120万个候选顺式调控元件,解析胎儿与成人cCRE的细胞类型特异性及复杂性状和疾病相关非编码变异

hca
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基因组分类adipose tissueadrenal glandaortabreastcolonesophagusheartliverlungovarypancreasskin epidermis
A single-cell atlas of chromatin accessibility in the human genome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

人类基因组染色质可及性单细胞图谱

为弥补人类基因组调控序列目录不完整且缺乏细胞类型分辨率,研究对多个供体的30种成人组织及15种胎儿组织进行单细胞染色质可及性检测,整合后在222种细胞类型、超130万个细胞核中鉴定约120万个候选顺式调控元件,解析胎儿与成人cCRE的细胞类型特异性及复杂性状和疾病相关非编码变异。人类细胞图谱计划涵盖脂肪、肾上腺、主动脉、乳腺、结肠、食管、心脏、肝等(来源 data.humancellatlas.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目前,人类基因组调控序列的目录仍不完整,且缺乏细胞类型分辨率。为了刻画人体内不同细胞类型和组织中基因调控元件的活性,我们对来自多个供体的30种成人组织类型进行了单细胞染色质可及性检测。我们将这些数据集与来自15种胎儿组织类型的单细胞染色质可及性数据整合,以揭示由超过130万个细胞核组成的222种不同细胞类型中约120万个候选顺式调控元件(cCREs)的开放染色质状态。我们利用这些染色质可及性图谱来界定胎儿和成人人类cCREs的细胞类型特异性,并系统解读与复杂人类性状和疾病相关的非编码变异。这一丰富资源为分析跨组织、生命阶段和器官系统的人类细胞类型中的基因调控程序提供了基础。总体设计:对来自四名供体的多种人类组织类型应用单细胞染色质可及性检测。器官:脂肪组织、肾上腺、主动脉、乳腺、结肠、食管、心脏、肝脏。Human Cell Atlas项目(单细胞)。

【主题与分类】

主题标签:adipose tissue、adrenal gland、aorta、breast、colon、esophagus、heart、liver、lung、ovary。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.humancellatlas.org/explore/projects/c31fa434-c9ed-4263-a9b6-d9ffb9d44005

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    • 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

目前,人类基因组调控序列的目录仍不完整,且缺乏细胞类型分辨率。为了刻画人体内不同细胞类型和组织中基因调控元件的活性,我们对来自多个供体的30种成人组织类型进行了单细胞染色质可及性检测。我们将这些数据集与来自15种胎儿组织类型的单细胞染色质可及性数据整合,以揭示由超过130万个细胞核组成的222种不同细胞类型中约120万个候选顺式调控元件(cCREs)的开放染色质状态。我们利用这些染色质可及性图谱来界定胎儿和成人人类cCREs的细胞类型特异性,并系统解读与复杂人类性状和疾病相关的非编码变异。这一丰富资源为分析跨组织、生命阶段和器官系统的人类细胞类型中的基因调控程序提供了基础。总体设计:对来自四名供体的多种人类组织类型应用单细胞染色质可及性检测。器官:脂肪组织、肾上腺、主动脉、乳腺、结肠、食管、心脏、肝脏。Human Cell Atlas项目(单细胞)。

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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