人类视网膜多组学单细胞整合图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE265774

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

单细胞测序技术彻底改变了组织和器官分子谱分析的规模和分辨率。在此，我们呈现了哺乳动物中枢神经系统中最易访问部分——视网膜的综合多模态参考图谱。我们汇集了来自55位捐赠者的约240万个细胞，其中包括140万个未发表的数据点，构建了一个全面的人类视网膜细胞图谱（HRCA），涵盖了转录组和染色质可及性，揭示了超过110种细胞类型。通过与视网膜研究界的合作，我们对每个细胞簇进行了注释，完善了视网膜细胞本体，鉴定了独特的标记基因，并表征了这些细胞类型的顺式调控元件和基因调控网络（GRNs）。我们的分析揭示了细胞类型间在转录组、染色质和GRNs方面的有趣差异。此外，我们还模拟了性别和年龄对基因表达和染色质开放性的影响。这一整合图谱还促进了对GWAS和eQTL变异的精细定位。通过交互式浏览器访问，这个跨捐赠者、跨实验室的多模态HRCA，有助于更深入地理解视网膜的功能与病理。

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。