非PAD对照与间歇性跛行或慢性肢体威胁性缺血患者骨骼肌处理后的单细胞RNA测序对象
该数据集为Figshare存储的两个处理后Seurat RDS对象，整合了公开的人类下肢骨骼肌单细胞RNA测序数据，覆盖非PAD对照、间歇性跛行（IC）和慢性肢体威胁性缺血（CLTI）三种PAD严重程度
基本信息
资源简介
非PAD对照与间歇性跛行或慢性肢体威胁性缺血患者骨骼肌处理后的单细胞RNA测序对象
Processed single-cell RNA-sequencing objects from skeletal muscle of non-PAD controls and patients with intermittent claudication or chronic limb-threatening ischemia
该数据集为Figshare存储的两个处理后Seurat RDS对象，整合了公开的人类下肢骨骼肌单细胞RNA测序数据，覆盖非PAD对照、间歇性跛行（IC）和慢性肢体威胁性缺血（CLTI）三种PAD严重程度。数据来源于GEO原始记录，未产生新的原始测序数据，属于计算整合产物。可用于研究PAD不同阶段骨骼肌细胞组成与转录特征，支持内皮功能障碍、血管屏障完整性等方向的生物信息学分析与转化研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：跨PAD严重程度的整合人类骨骼肌scRNA-seq数据集## 概述本Figshare存储包含为该研究生成的两个处理后Seurat RDS对象：“慢性肢体威胁性缺血中内皮功能障碍的新范式：不依赖糖酵解的PFKFB3通过AHNAK下调破坏血管屏障完整性。”所存储的对象整合了公开可用的人类下肢骨骼肌单细胞RNA测序数据集，涵盖非PAD对照、间歇性跛行（IC）和慢性肢体威胁性缺血（CLTI）。该计算整合未生成新的原始测序数据。原始测序数据仍可通过源基因表达综合（GEO）记录获取。## 源数据集1. GSE235143- 人类腓肠肌骨骼肌- 非PAD对照：4个生物学供体- 无组织丢失的PAD，an
【主题与分类】
主题标签：Translational and applied bioinformatics。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Processed_single-cell_RNA-sequencing_objects_from_skeletal_muscle_of_non-PAD_controls_and_patients_with_intermittent_claudication_or_chronic_limb-threatening_ischemia/32829650/1
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32829650.v1
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
跨PAD严重程度的人骨骼肌scRNA-seq整合数据集## 概述本Figshare数据条目包含为研究“慢性肢体威胁性缺血中内皮功能障碍的新范式：非糖酵解依赖的PFKFB3通过下调AHNAK破坏血管屏障完整性”生成的两个处理后Seurat RDS对象。所存对象整合了公开可用的人下肢骨骼肌单细胞RNA测序数据集，涵盖非PAD对照、间歇性跛行（IC）和慢性肢体威胁性缺血（CLTI）。本计算整合未生成新的原始测序数据。原始测序数据仍可通过源基因表达综合数据库（GEO）记录获取。## 源数据集1. GSE235143- 人腓肠肌骨骼肌- 非PAD对照：4个生物学供体- 无组织缺失的PAD，在本研究中作为IC分析：排除PAD供体3（因高质量单细胞回收不足）后的3个生物学供体- 部分生物学供体由多个技术样本/运行代表 2.
GSE227077- 来自接受截肢手术的CLTI患者的人骨骼肌- CLTI：3个生物学供体
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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