PRJNA1300406：跨时间、个体与批次的多模态单细胞整合

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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1300406

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数据说明

在过去十年中，单细胞基因组学的出现使得在单个细胞中测量DNA、RNA和蛋白质成为可能。这些技术使人们能够以前所未有的规模和分辨率研究生物学。其成果包括人类早期胚胎发育的详细图谱、新的疾病相关细胞类型的发现，以及细胞靶向治疗干预。此外，随着实验技术的最新进展，现在可以在同一细胞中测量多种基因组模态。尽管多模态单细胞数据日益可得，但数据分析方法仍然匮乏。由于单个细胞的体积小，测量数据稀疏且噪声大。细胞之间分子采样深度的差异（测序深度）以及分批处理细胞带来的技术效应（批次效应）常常会掩盖生物学差异。在分析多模态数据时，必须考虑不同的特征空间，以及模态之间和批次之间共享的和独特的变异。

此外，当前的单细胞数据分析流程将细胞视为静态快照，即使背后存在动态的生物过程。在单细胞数据科学中，同时考虑时间动态与随时间变化的状态仍是一个开放挑战。一般来说，遗传信息从DNA流向RNA再流向蛋白质。DNA必须可及（ATAC数据）才能产生RNA（GEX数据），而RNA反过来作为模板产生蛋白质（ADT数据）。这些过程受到反馈调节：例如，蛋白质可能结合DNA以阻止产生更多RNA。这种基因调控是动态细胞过程的基础，使生物体得以发育并适应不断变化的环境。在单细胞数据科学中，动态过程已通过所谓的伪时间算法进行建模，这些算法捕捉生物过程的进展。然而，将这些算法推广以同时考虑伪时间和

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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