人视网膜色素上皮与脉络膜单细胞图谱

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,构建了人视网膜色素上皮(RPE)与脉络膜的单细胞与单核图谱

cellxgene
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基因组分类normal
Single cell atlas of the human retinal pigment epithelium and the choroid

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

人视网膜色素上皮与脉络膜单细胞图谱

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,构建了人视网膜色素上皮(RPE)与脉络膜的单细胞与单核图谱。研究者对供体组织样本开展 sc/snRNA-seq 与 snATAC-seq,并整合新生成与已发表数据形成第1版图谱,包含来自67位供体的205,925个细胞的scRNA-seq数据、来自54位供体的742,625个细胞核的snRNA-seq数据,以及发育期RPE/脉络膜组织的snRNA-seq数据。该图谱可用于刻画RPE与脉络膜的细胞、转录组和表观基因组异质性与动态变化,并支撑相关遗传性与复杂疾病研究(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):神经视网膜的存活和正常功能依赖于其下方两个组织的支持:视网膜色素上皮(RPE)和脉络膜。RPE和脉络膜的功能障碍可导致一系列遗传性和复杂疾病。为了更好地刻画RPE和脉络膜内的细胞、转录组和表观基因组异质性与动态变化,我们对供体组织样本进行了单细胞和单核RNA测序(sc/snRNA-seq)以及单核ATAC测序(snATAC-seq)。通过整合新生成和先前发表的数据集,我们开发了第1版人RPE和脉络膜细胞图谱。该图谱包括来自67位供体的205,925个细胞的scRNA-seq数据,以及来自54位供体的742,625个细胞核的snRNA-seq数据。此外,我们还纳入了来自发育期RPE/脉络膜组织的136,555个细胞核的snRNA-seq数据,涵盖post-conc

【主题与分类】

主题标签:normal。本站分类:眼及附器疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://cellxgene.cziscience.com/collections/48c15b0c-6039-4e0f-9668-b6b3c0b830ad

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    • 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

神经视网膜的存活与正常功能依赖于其下两层组织的支持:视网膜色素上皮(RPE)和脉络膜。RPE和脉络膜的功能障碍可导致一系列遗传性和复杂性疾病。为更好地表征RPE和脉络膜内的细胞、转录组和表观基因组异质性及动态变化,我们对供体组织样本进行了单细胞和单核RNA测序(sc/snRNA-seq)以及单核ATAC测序(snATAC-seq)。通过整合新生成和先前发表的数据集,我们构建了人类RPE和脉络膜细胞图谱第1版。该图谱包含来自67名供体的205,925个细胞的scRNA-seq数据,以及来自54名供体的742,625个细胞核的snRNA-seq数据。此外,我们还纳入了来自受孕后10-23周(PCW)发育期RPE/脉络膜组织的136,555个细胞核的snRNA-seq数据。这一综合数据集使得我们能够鉴定出15个主要细胞类别,并进一步细分为25种细胞类型。

此外,利用snATAC-seq对超过234,007个细胞核进行了开放染色质分析,为每种细胞类型的染色质可及性提供了深入表征。作为人类细胞图谱计划的一部分,这一资源为推进视网膜色素上皮和脉络膜生物学及其相关疾病的研究奠定了坚实基础。疾病:正常。组织:脉络膜视网膜区域、照相机型眼球、视脉络膜、视网膜色素层。检测方法:10x 3‘ v2、10x 3’ v3、10x 5‘ v2。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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