猪流行性腹泻病毒感染促进Peyer's patch免疫诱导与上皮防御的单细胞转录重编程数据
该数据集来自猪流行性腹泻病毒(PEDV)感染实验,包含4周龄猪接种PEDV非S-INDEL分离株USA/NC49469/2013或模拟接种后,于接种后5天采集近端空肠Peyer's patch组织并进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)的数据

基本信息
资源简介
猪流行性腹泻病毒感染促进Peyer's patch免疫诱导与上皮防御的单细胞转录重编程数据
该数据集来自猪流行性腹泻病毒(PEDV)感染实验,包含4周龄猪接种PEDV非S-INDEL分离株USA/NC49469/2013或模拟接种后,于接种后5天采集近端空肠Peyer's patch组织并进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)的数据。分析后的scRNA-seq数据共包含来自8个动物样本的40,522个细胞,细胞被注释为43个簇、29种细胞类型和5个细胞谱系。该数据可用于研究PEDV感染对Peyer's patch免疫诱导和上皮防御的转录重编程影响,支持免疫系统疾病、兽医学及生物医学等领域的分析(来源 doi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):该在线资源提供了用于分析Wiarda等人工作“猪流行性腹泻病毒感染通过单细胞转录重编程促进Peyer's patch免疫诱导和上皮防御”中数据的补充项目。四周龄猪接种2 mL 10^5 TCID50/mL的猪流行性腹泻病毒(PEDV)非S-INDEL分离株USA/NC49469/2013(n=5)或模拟接种物(n=3)。接种后5天,从最近端空肠Peyer's patch部位收集组织,分离细胞,并将样本提交用于单细胞RNA测序(scRNA-seq)。分析后的scRNA-seq数据产生了来自八个动物样本的40,522个总细胞的数据集。细胞进一步注释为43个簇、29种细胞类型和五个细胞谱系。五头PEDV猪中有四头在收获的空肠组织中成功感染了PEDV。
【主题与分类】
主题标签:Biological sciences、Biomedical and clinical sciences、Health sciences、Animal production、Veterinary sciences、Veterinary anatomy and physiology、Veterinary immunology、Veterinary pathology、Veterinary virology、Biochemistry and cell biology。本站分类:免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://doi.org/10.15482/usda.adc/28986395
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源站:https://doi.org/10.15482/usda.adc/28986395
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
本在线资源提供了用于分析Wiarda等人所著《猪流行性腹泻病毒感染通过单细胞转录重编程促进派尔集合淋巴结免疫诱导和上皮防御》研究中数据的补充材料。四周龄猪只接种了2毫升浓度为10^5 TCID50/mL的猪流行性腹泻病毒(PEDV)非S-INDEL分离株USA/NC49469/2013(n=5)或模拟接种物(n=3)。接种后5天,从最近端空肠派尔集合淋巴结部位采集组织,分离细胞,并将样本送检进行单细胞RNA测序(scRNA-seq)。分析scRNA-seq数据后,获得了来自八个动物样本的40,522个总细胞数据集。细胞进一步注释为43个簇、29种细胞类型和五个细胞谱系。五头PEDV猪中有四头在用于scRNA-seq的空肠组织中成功感染了PEDV,并用于与三头模拟接种动物的比较。此处包含了总细胞和上皮细胞数据集的计算数据对象(.h5seurat对象),以及用于轨迹分析和细胞相互作用分析的数据对象(保存为.rds文件)。
还可获取可用于非计算型交互式数据集查询的文件(.cloupe 文件,兼容 Loupe Browser 软件 [10X Genomics]),这些文件可使用免费可访问的软件进行操作。
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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