克罗恩病瘘管 Xenium 定制靶向 panel 空间转录组数据
该数据集为人类肠道瘘管组织的空间转录组数据，采用定制靶向 Xenium panel（480 个基因，含 61 个阴性对照探针/编码词共 541 个特征），以每样本 AnnData（.h5ad）对象形式提供，共 47 个文件，由 Seurat 对象拆分而来，用于方法基准测试
基本信息
资源简介
克罗恩病瘘管 Xenium 定制靶向 panel 空间转录组数据
Crohn's fistula Xenium custom targeted panel spatial transcriptomics
该数据集为人类肠道瘘管组织的空间转录组数据，采用定制靶向 Xenium panel（480 个基因，含 61 个阴性对照探针/编码词共 541 个特征），以每样本 AnnData（.h5ad）对象形式提供，共 47 个文件，由 Seurat 对象拆分而来，用于方法基准测试。每个文件包含原始计数（X）、原始元数据和空间细胞质心（obsm['spatial']）。数据源自 Antanaviciute A. 等发表于 Nature 2025 的克罗恩病瘘管研究，可用于空间转录组分析方法评估、细胞间通讯等研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
配套论文《Spatial fibroblast niches define Crohn’s fistulae》发表于 Nature（2025），DOI：10.1038/s41586-025-09744-y。源站首次发布：2026-09-12。
【数据结构与技术规格】
文件数 47 个，合计 3.69 GB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33684343.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Genomics and transcriptomics、Genomics、Epigenetics (incl. genome methylation and epigenomics)。主题标签：Xenium、spatial transcriptomics、Crohn's disease、single cell、AnnData、cell-cell communication。本站分类：消化系统疾病/克罗恩病。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Genomics and transcriptomics、Genomics、Epigenetics (incl. genome methylation and epigenomics)。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Crohn_s_fistula_Xenium_custom_targeted_panel_spatial_transcriptomics/33684343
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Alsayah, Atheer (2026). Crohn's fistula Xenium custom targeted panel spatial transcriptomics. figshare. Dataset
下载信息
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.33684343
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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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 3.69 GB。
数据说明
人类肠道瘘管组织的定制靶向Xenium panel（480个基因，共541个特征，包括61个阴性对照探针/编码词）空间转录组学数据集的每样本AnnData（.h5ad）对象。从Seurat对象数据存储转换而来，并拆分为单个样本以用于方法基准测试。每个文件包含原始计数（X）、原始元数据和空间细胞质心（obsm[‘spatial’]）。该数据集包含RDS中存在的全部47个样本；RUN8未包含在内。来源：Antanaviciute A.等，“空间成纤维细胞生态位定义克罗恩病瘘管”，Nature 2025，doi:10.1038/s41586-025-09744-y。原始存储：Mendeley Data，“瘘管性克罗恩病发病机制的空间解析洞察：数据第2部分”，doi:10.17632/64fkdfcpzb.3（CC BY 4.0）。在CC BY 4.0下经署名重新分发。
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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