单细胞RNA测序揭示了缺血性和出血性中风脑组织的细胞异质性和基因表达差异

数据集获取

源站：http://data.iscr.ac.cn/Article?id=d985b6a1fff649a9a3fd14c054e71587

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集基于单细胞RNA测序技术构建，旨在研究缺血性和出血性中风脑组织的细胞异质性和基因表达差异。数据包含健康与损伤纹状体的全局基因表达谱，通过非线性降维（tSNE）聚类分析识别了缺血性和出血性脑组织中具有独特遗传特征的细胞群。数据集提供了差异表达基因（DEGs）的统计结果，例如在星形胶质细胞中，出血性中风相比缺血性中风有135个下调的DEGs，并进一步识别出10个功能不同的星形胶质细胞亚型；在小胶质细胞/巨噬细胞中，共获得75个DEGs。数据来源于中风动物模型实验，主要应用于神经科学、中风病理机制研究、细胞类型鉴定和生物标志物发现等领域。

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。