PRJNA817894:人眼前节细胞图谱:组织特异与共享细胞类型

该数据集来自 NCBI,提供人眼前节(角膜、虹膜、睫状体、晶状体及房水流出通路)的细胞图谱,基于高通量单核 RNA 测序(snRNAseq)对 6 名人类供体的非疾病眼前节组织中的 191,992 个单核进行 profiling,鉴定出超过 60 种细胞类型,其中许多为离散类型,而晶状体和角膜中的部

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA817894: Cell atlas of the human ocular anterior segment: Tissue-specific and shared cell types

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA817894:人眼前节细胞图谱:组织特异与共享细胞类型

该数据集来自 NCBI,提供人眼前节(角膜、虹膜、睫状体、晶状体及房水流出通路)的细胞图谱,基于高通量单核 RNA 测序(snRNAseq)对 6 名人类供体的非疾病眼前节组织中的 191,992 个单核进行 profiling,鉴定出超过 60 种细胞类型,其中许多为离散类型,而晶状体和角膜中的部分细胞形成连续体,对应已知的发育过渡并在成年期持续存在。数据主题为转录组或基因表达,可用于眼及附器疾病尤其是青光眼相关的细胞类型组成与基因表达研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):眼前节由角膜、虹膜、睫状体、晶状体和房水流出通路组成。这些组织共同对眼的正常功能至关重要。视力障碍已被归因于所有这些组织的缺陷;其中一些,包括青光眼和白内障,是最常见的失明原因之一。为了表征构成这些组织的细胞类型,我们使用高通量单核 RNA 测序(snRNAseq)生成了人眼前节的细胞图谱。我们对来自 6 名人类供体的非疾病眼前节组织中的 191,992 个单核进行了 profiling,鉴定出超过 60 种细胞类型。许多是离散的,而晶状体和角膜中的其他细胞形成连续体,对应已知的发育过渡并在成年期持续存在。在分别对每种组织进行 profiling 后,我们对 e

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:眼及附器疾病/青光眼。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA817894

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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

眼前节由角膜、虹膜、睫状体、晶状体和房水流出通道组成。这些组织共同对眼睛的正常功能至关重要。视力障碍被归因于所有这些组织的缺陷;其中一些,包括青光眼和白内障,是最常见的致盲原因之一。为了表征构成这些组织的细胞类型,我们利用高通量单核RNA测序(snRNAseq)生成了人眼前节细胞图谱。我们对来自6位人类供体的非病变眼前节组织中的191,992个单核进行了分析,识别出超过60种细胞类型。许多细胞类型是离散的,而晶状体和角膜中的其他细胞类型则形成连续体,对应于已知的在成年期持续存在的发育过渡。在分别对每种组织进行分析后,我们对整个眼前节进行了整合分析,揭示出一些细胞类型是单一结构所独有的,而另一些则跨组织共享。

随后,该整合细胞图谱被用于研究超过900个人类眼部疾病基因的细胞类型特异性表达模式,这些基因通过孟德尔遗传模式或全基因组关联研究(GWAS)鉴定。总体设计:为更好地理解构成人眼前节的复杂组织,我们利用高通量单核RNA测序(snRNAseq)构建了细胞图谱。我们对来自非疾病前节组织的191,992个单核进行了分析,应用计算方法根据转录组相似性对其进行聚类,并使用组织学技术为各聚类分配细胞类型身份。在独立研究每个数据集后,我们汇集了来自多个组织的细胞核并进行了整合分析。通过这种方式,我们能够显示某些细胞类型局限于特定组织,而其他细胞类型则在两个或更多组织中共享。最后,我们使用该细胞

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

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