牛肝脏高分辨率Stereo-seq空间转录组数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE315416

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

空间转录组学保留了分子和形态学背景，使得基因表达能够在组织结构上直接映射。在此，我们展示了一个利用Stereo-seq（空间增强分辨率组学测序）生成的高分辨率牛肝脏空间转录组数据集。来自荷斯坦牛的组织切片在DNA纳米球阵列上处理、测序，并通过已建立的Stereo-seq分析工作流（SAW）及下游工具包（Stereopy、SingleR和Seurat）进行处理。该数据集包括原始FASTQ文件、处理后的空间基因表达矩阵、斑点级元数据。质量控制和验证表明组织完整性高、空间表达模式可重复，并能恢复经典的肝脏分区标志物。数据提供完整的元数据和分析脚本，以便于在比较生物学、家畜基因组学和算法开发中重复使用。

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。