视网膜测序数据2
该数据集是一个基于单细胞RNA测序技术的生物医学数据集，主要包含人类胚胎发育第12周和第14周视网膜组织的基因表达数据，数据模态为高通量单细胞转录组测序数据。它通过10x Genomics建库和Illumina平台测序获得，可用于研究视网膜早期发育过程中的细胞类型组成、基因表达谱变化以及探索视网膜相关疾病（如视网膜色素变性）的分子机制。
基本信息
资源简介
视网膜测序数据2
【一句话概览】
取胚胎发育第12周和第14周的视网膜组织，剪碎后用木瓜蛋白酶、IV型胶原酶和DNase1消化为单细胞悬液，终止消化反应并流式分选，获得活性良好的视网膜单细胞。采用10x genomics对单细胞悬液进行扩增和建库，得到单细胞文库。文库质检合格后送测序公司，使用Illumina平台测序，测序长度为150 bp双端（来源 braindatacenter.cn）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Retina sequencing data》。
【数据内容】
源站原始描述：Obtain retinal tissue from the 12th and 14th weeks of embryonic development, cut the tissue into small pieces, digest it into a single cell suspension with papain, collagenase IV and DNase1, terminate the digestion reaction and perform flow sorting to obtain For retinal single cells with good activity, 10x genomics is used to amplify the single cell suspension and build a library to obtain a single cell library. After the library passes the quality inspection, it is sent to a sequencing company…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：获取胚胎发育第12周和第14周的视网膜组织，将组织切成小块，用木瓜蛋白酶、IV型胶原酶和DNase1消化成单细胞悬液，终止消化反应并进行流式分选，以获得活性良好的视网膜单细胞，采用10x genomics对单细胞悬液进行扩增并构建文库，获得单细胞文库。文库质检合格后，送至测序公司使用Illumina平台进行测序，测序长度为150 bp双端。
【主题与分类】
主题标签：Human retina、cell fate、single cell、10x genomics、RNA sequencing。
【获取与许可】
源站页面：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1740603279979552769
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.braindatacenter.cn/datacenter/web/#/dataSet/details?id=1740603279979552769
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个单细胞测序数据集，主要包含人类胚胎发育期第12周和第14周的视网膜组织单细胞RNA测序数据。数据通过获取相应发育阶段的视网膜组织，经过木瓜蛋白酶、胶原酶IV和DNase1消化处理，制备成单细胞悬液，再通过流式分选筛选活性较好的视网膜单细胞，利用10x Genomics技术进行扩增建库，最终在Illumina测序平台上进行双端150bp测序获得。该数据集适用于研究视网膜在胚胎发育早期的细胞异质性、细胞类型鉴定、基因表达动态变化以及相关发育生物学和疾病机制（如视网膜色素变性等视网膜疾病）的研究。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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