人类心力衰竭的空间转录组图谱

该数据集是一个基于GeoMx空间转录组技术构建的人类心力衰竭基因表达图谱,数据模态为空间转录组数据,整合了细胞类型、临床信息与组织学特征,通过分析心肌细胞、内皮细胞和成纤维细胞等特定细胞类型的基因表达模式,揭示了心力衰竭中细胞特异性的调控机制,主要用于研究心脏衰竭的病理机制、疾病进展的临界点以及开发相关的精准医疗策略。

Korea Advanced Institute of Science and Technology; Scripps Research InstituteKorea Advanced Institute of Science and Technology; Scripps Research Institute
Mendeley Data
2025-01-01 更新
浏览 49
Spatial Transcriptional Landscape of Human Heart Failure

基本信息

大小
0.219296519 GB
创建/更新时间
2025-01-01
版本
v1

资源简介

人类心力衰竭的空间转录组图谱

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Spatial Transcriptional Landscape of Human Heart Failure》。源站首次发布:2025-05-19。

【数据内容】

源站原始描述:Using the GeoMx whole human transcriptome digital spatial profiler, we spatially resolved gene expression profiles in failing human hearts, accounting for cell type and clinical and histological features. We first described how tissue segmentation using cell-type specific antibodies could reveal unique gene expression signatures of cardiomyocytes, endothelial cells, and fibroblasts in cardiac tissue. Second, gene regulation in HF appears to be cell-type specific and may even include signatures i…

【数据结构与技术规格】

文件数 112 个,合计 219.30 MB。数据集 DOI:10.17632/gmgcdhmmdx.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/gmgcdhmmdx

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/gmgcdhmmdx

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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

该数据集是一个人类心力衰竭(HF)的空间转录组学数据集,通过GeoMx全人类转录组数字空间分析仪,对衰竭心脏组织进行空间分辨的基因表达谱分析。数据包含了不同细胞类型(如心肌细胞、内皮细胞、成纤维细胞)在心脏组织中的基因表达特征,并整合了临床信息与组织学特征。数据集通过基于细胞类型特异性抗体的组织分割技术,揭示了心力衰竭中细胞类型特异性的基因调控模式,以及不同细胞类型间可能存在的相反表达趋势。该数据集为研究心力衰竭进展中不可逆结构变化的临界点提供了独特资源,适用于心脏病理学、空间转录组学、疾病机制及精准医疗等研究方向。

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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