人类原肠胚后胚胎时空转录组图谱

该数据集为人类原肠胚形成后胚胎的时空转录组图谱,基于Stereo-seq技术对13个完整人类胚胎(Carnegie stage 12至23)的77个矢状切片进行空间转录组测序,并结合单核RNA-seq解析特定细胞背景下的基因表达模式

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基因组分类OtherGPL294809606
GSE326326: Spatiotemporal transcriptome atlas of human embryos after gastrulation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

人类原肠胚后胚胎时空转录组图谱

Spatiotemporal transcriptome atlas of human embryos after gastrulation

该数据集为人类原肠胚形成后胚胎的时空转录组图谱,基于Stereo-seq技术对13个完整人类胚胎(Carnegie stage 12至23)的77个矢状切片进行空间转录组测序,并结合单核RNA-seq解析特定细胞背景下的基因表达模式。研究建立了50个器官和198个亚结构的调控图谱,识别了潜在的组织身份调控因子,并揭示了心脏和大脑发育中此前未表征的基因功能。数据可用于研究早期人类胚胎发育、器官发生及疾病起源相关的细胞异质性与空间表达特征(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):早期人类胚胎发育过程中基因表达的全面时空图谱对于深入理解胚胎发生、器官发生和疾病起源至关重要。利用Stereo-seq技术,我们生成了来自13个完整人类胚胎(Carnegie stage 12至23)的77个矢状切片的空间转录组图谱,并结合单核RNA-seq以阐明特定细胞背景下的基因表达模式,揭示了驱动器官特异性分化的细胞异质性。我们的研究建立了50个器官和198个亚结构的发育调控图谱,并识别了潜在的组织身份调控因子。值得注意的是,它揭示了心脏和大脑发育中此前未表征的基因功能。该图谱不仅证实并完善了当前对人类器官发育的理解,还

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Other、GPL29480、9606。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE326326

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 29 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

全面的人类早期胚胎发育基因表达时空图谱对于深入理解胚胎发生、器官发生及疾病起源至关重要。借助Stereo-seq技术,我们构建了来自13个完整人类胚胎(卡内基分期12至23期)的77个矢状切面的空间转录组图谱,并结合单核RNA测序,阐明了特定细胞背景下的基因表达模式,揭示了驱动器官特异性分化的细胞异质性。我们的研究建立了50个器官和198个亚结构发育的调控图谱,并鉴定了潜在的组织身份调控因子。值得注意的是,该研究揭示了心脏和大脑发育中此前未被表征的基因功能。该图谱不仅证实并完善了当前对人类器官发育的理解,还突出了易受病毒感染和遗传疾病影响的关键器官。此外,我们还表征了不同发育阶段特定器官内的等位基因表达。

这项工作呈现了一项突破性的汇编,涵盖了每个空间界定细胞群体的全基因组基因表达谱,这些表达谱可通过空间展示胚胎转录景观的方式可视化。这些结果提供了迄今为止对人类器官发生时空转录组动态最为详尽的描绘。

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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