健康与疾病状态下人类心脏的综合单细胞多组学图谱

数据集获取

源站：https://doi.org/10.60645/bdc-1r48-rhj7

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

我们对来自36名供体（23名心力衰竭患者，13名非衰竭对照）的人心脏全部四个腔室（左心室、右心室、左心房、右心房）进行了单细胞多组学分析（联合染色质可及性与基因表达）、Droplet Paired-Tag（联合组蛋白修饰H3K27ac/H3K27me3与基因表达）以及Droplet Hi-C（单细胞染色质构象）检测。心力衰竭队列包括13名缺血性心肌病（ICM）和10名非缺血性心肌病（NICM）患者。同一批供体还生成了基因分型芯片和全基因组测序（WGS）数据（在适用情况下——并非所有供体均有WGS/基因分型数据）。对总计759,222个细胞核的整合分析揭示了心力衰竭期间基因调控程序、染色质组织和转录因子网络的细胞类型特异性变化——尤其是在心肌细胞和成纤维细胞中。通过绘制细胞类型特异性增强子-基因相互作用，得以从GWAS数据中识别出可能导致心力衰竭的遗传因素。

数据包括个体水平的基因型、表型、全基因组测序（WGS）、单细胞RNA测序（scRNA-seq）、单细胞ATAC测序（scATAC-seq）、单细胞组蛋白修饰以及单细胞Hi-C数据（scHi-C）。

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。