小鼠CCl4肝损伤单细胞RNA测序图谱Seurat与Loupe对象

该数据集提供了C57BL/6小鼠在四氯化碳(CCl₄)损伤后肝脏单核吞噬细胞的综合单细胞RNA测序图谱。样本覆盖未损伤肝脏与血液,以及损伤后24小时、96小时和4周三个时间点的肝脏与血液

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基因组分类Chronic liver diseaseLiver fibrosisSingle-cell RNA-seqMouse CCl4 Liver atlasScar-associated macrophages (SAMacs)OLR1Inflammationliver immunology
Mouse CCl4 liver scRNA-seq atlas Seurat and Loupe objects

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-06

资源简介

小鼠CCl4肝损伤单细胞RNA测序图谱Seurat与Loupe对象

该数据集提供了C57BL/6小鼠在四氯化碳(CCl₄)损伤后肝脏单核吞噬细胞的综合单细胞RNA测序图谱。样本覆盖未损伤肝脏与血液,以及损伤后24小时、96小时和4周三个时间点的肝脏与血液。图谱鉴定出17种转录组上不同的细胞状态,并以Seurat对象(.rds)和Loupe对象(.loupe)两种格式提供,分别用于R下游分析和交互式可视化。可用于研究慢性肝病、肝纤维化中瘢痕相关巨噬细胞及炎症相关的免疫细胞状态与动态(来源 datashare.ed.ac.uk)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含一份全面的单细胞RNA测序(scRNA-seq)图谱,对象为四氯化碳(CCl₄)损伤后C57BL/6小鼠肝脏中的单核吞噬细胞。对于scRNA-seq分析,在最后一次CCl₄注射后24小时、96小时和4周收集血液和肝脏组织。该数据集整合了来自三个未损伤肝脏样本、三个未损伤血液样本以及三个损伤时间点(24小时、96小时和4周)收集的CCl₄损伤肝脏和血液样本的scRNA-seq图谱。该图谱鉴定出小鼠单核吞噬细胞的17种转录组上不同的细胞状态,并以两种格式提供:用于R下游分析的Seurat对象(.rds)和用于交互式可视化的Loupe对象(.loupe)。

【主题与分类】

主题标签:Chronic liver disease、Liver fibrosis、Single-cell RNA-seq、Mouse CCl4 Liver atlas、Scar-associated macrophages (SAMacs)、OLR1、Inflammation、liver immunology。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/9255

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源站:https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/9255

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  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

该数据集包含C57BL/6小鼠在四氯化碳(CCl₄)损伤后肝脏单核吞噬细胞的全面单细胞RNA测序(scRNA-seq)图谱。对于scRNA-seq分析,在最后一次CCl₄注射后的24小时、96小时和4周时收集了血液和肝组织。该数据集整合了来自三个未损伤肝脏样本、三个未损伤血液样本以及在三个损伤时间点(24小时、96小时和4周)收集的CCl₄损伤肝脏和血液样本的scRNA-seq图谱。该图谱鉴定了小鼠单核吞噬细胞的17种转录上不同的细胞状态,并以两种格式提供:用于R中下游分析的Seurat对象(.rds)和用于交互式可视化的Loupe对象(.loupe)。

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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