供体B009-B012的人肠道CODEX多重成像数据（第2部分/共2部分）

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Ac69e1fba41d48c2d4456920c68fc66d930a55bc5f583b1c3d4411ca80144b3f5

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

我们使用57种寡核苷酸条形码抗体面板，对来自8名供体（B004、B005、B006、B008、B009、B010、B011和B012）的64份人类肠道切片（约16 mm²）进行了CODEX（索引共检测）多重成像。随后，图像经过标准CODEX图像处理（切片拼接、漂移补偿、循环拼接、背景扣除、去卷积以及最佳焦平面确定）。该数据可用于理解从十二指肠到乙状结肠的人类肠道的细胞相互作用、组成和结构，并了解肠道不同区域之间的差异。该数据可作为健康基线，用于比较其他人类肠道单细胞数据集，尤其是多重成像数据集。数据集整体结构分为2部分。这是与该数据集相关的第二部分，来自供体B009、B010、B011、B012。该数据为补充数据，可……，有关获取该数据的方案和流程各步骤的详细描述，请参见相关手稿中的详细材料和方法。

简言之，取小肠和结肠上8个不同部位的肠段组织，包埋于OCT中冷冻。将这些组织组装成4个组织的阵列，切成7 μm切片，并用一组57种CODEX DNA寡核苷酸条形码抗体进行染色。组织以20倍物镜在Keyence显微镜下成像，随后通过图像拼接、漂移补偿、反卷积和循环串联进行处理。数据集的整体结构分为两部分。与本数据集相关的第二部分来自供体B009、B010、B011和B012。每个供体共有8个肠道不同区域的组织成像区域（B009除外，其额外包含1个文件夹的4张图像，用作“测试”成像数据）。每个供体被分为两个文件夹，各含4个区域。

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。