联合无监督与半自动监督流式细胞术分析揭示新诊断儿童1型糖尿病相关细胞指纹

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.6624430

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。

数据集大小约 33.18 GB。

数据说明

1型糖尿病是一种慢性自身免疫性疾病，导致免疫介导的胰腺β细胞丢失；然而，在疾病发病时对1型糖尿病特异性循环免疫组进行无偏倚且可重复的分析尚未被探索。在本研究中，从107例新发1型糖尿病患者的儿科队列、85例带有0-1种胰岛自身抗体的1型糖尿病患者亲属、58例乳糜泻或自身免疫性甲状腺炎患者以及76例健康对照中采集新鲜全血。每位受试者采集最多6 mL血液至VACUETTE® TUBE 6 ml ACD-B（Greiner）中。新鲜全血经红细胞裂解、洗涤后用特异性单克隆抗体染色。新鲜全血样本用五组抗体 panel 染色，分别标记为T细胞、T&NK细胞、B细胞、Tregs和DCs/单核细胞，涵盖T细胞、NK细胞、B细胞、Tregs、DCs和单核细胞的主要亚群，使用26种表面标志物和细胞内标志物叉头框P3（FoxP3）进行检测；对于Treg panel，在固定和透化后进行细胞内染色。

细胞在配备FACSDiva软件的BD FACSCanto-II流式细胞仪（Becton Dickinson，Franklin Lakes，NJ）上采集。

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。