GSE263230：小梁网细胞身份的解码研究

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE263230

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

传统外流途径中的小梁网对维持眼内压稳态至关重要。采用人小梁网（hTM）原代细胞培养的体外研究，历来被用作探究TM功能障碍病理生物学的替代方法。尽管其应用广泛，但将体外研究结果转化至离体和/或体内研究仍是一项挑战。鉴于细胞异质性，对原代hTM细胞培养物与hTM组织进行单细胞RNA测序比较，可能为细胞身份和可转化性提供重要见解，因为此类方法此前尚未有报道。在本研究中，我们汇集了共14个原代hTM体外样本，涵盖第1至第4代，其中包括4个来自被诊断为青光眼个体的样本。该数据集提供了原代hTM体外scRNA-seq数据的全面转录组资源，可用于研究基因表达的整体变化，并与原位组织中的细胞进行比较。我们进行了广泛的预处理和质量控制，使研究界能够获取并利用这一公共资源。

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。