人类和小鼠白色脂肪组织单细胞图谱

数据集获取

源站：https://data.humancellatlas.org/explore/projects/fc2a0b4e-1e4a-447b-a097-47b398402f37

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

白色脂肪组织曾被认为在形态和功能上均平淡无奇，如今则被认识到具有动态性、可塑性和异质性，并参与包括能量稳态、葡萄糖和脂质处理、血压控制以及宿主防御在内的广泛生物过程。高脂喂养和其他代谢应激因素会引起脂肪形态、生理和细胞组成的显著变化，而脂肪量的改变与胰岛素抵抗、血脂异常和2型糖尿病相关。在此，我们提供了在单细胞分辨率下、覆盖一系列体重范围的人和小鼠皮下及内脏白色脂肪的详细细胞图谱。我们鉴定了脂肪细胞、脂肪干细胞和祖细胞、血管细胞和免疫细胞的亚群，并展示了跨物种和饮食条件的共性与差异。我们将特定细胞类型与代谢疾病风险增加联系起来，并为在消瘦和肥胖状态下脂肪生态位中各个细胞类型之间的一整套相互作用提供了初步蓝图。这些数据构成了一个广泛资源，可用于探索跨物种、跨脂肪库和不同营养条件下白色脂肪组织功能中的基因、性状和细胞类型。器官：脂肪组织。Human Cell Atlas project（单细胞）。

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。