ChemPerturb-Seq筛选增强人β细胞皮下移植后存活的小分子

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE277402

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

尽管高通量/内容化学筛选已被用于表征细胞对小分子处理的反应，但传统的化学筛选每次仅聚焦于单一检测，使其劳动强度大且成本高昂。在此，我们将化学筛选与scRNA-seq相结合，开展化学扰动测序（ChemPerturb-Seq），从而能够系统分析人β细胞在单独激素处理下的细胞反应和分子变化。此外，我们开发了一个人工智能驱动的网站ChemPerturbDB，为该庞大数据集提供用户友好的开放获取分析。接下来，我们进行了体内条形码筛选，并开发了一种激素混合物，包括胰岛素样生长因子-1、促脂素和前列腺素E2。用该激素混合物预处理人β细胞和原代胰岛，当皮下移植到雌性小鼠而非雄性小鼠时，显著增强了它们的功能和存活。结合scRNA-seq和ChemPerturb-seq，我们鉴定出另外两种分子激素——血清素和组胺，它们在皮下移植到雄性小鼠时能促进人胰岛的功能。

我们不仅共同生成了一个全面的ChemPerturb-Seq数据集，可用于系统性地研究激素对人β细胞的影响，还开发了能够提高皮下移植后人类β细胞存活率的激素混合物。经过进一步验证，这一成果有望应用于改进当前FDA批准的小岛移植程序。

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。