小鼠脾脏单细胞多组学高分辨率图谱(CTL - ISMMS)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为小鼠脾脏单细胞多组学高分辨率图谱(CTL - ISMMS),包含同一细胞核的 scRNA-seq 与 scATAC-seq 数据,用于转录组和表观基因组研究

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基因组分类GPL3429010090
GSE334868: A single-cell multiomics high-resolution atlas of the mouse spleen (CTL - ISMMS)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

小鼠脾脏单细胞多组学高分辨率图谱(CTL - ISMMS)

A single-cell multiomics high-resolution atlas of the mouse spleen (CTL - ISMMS)

该数据集来自 NCBI GEO,标题为小鼠脾脏单细胞多组学高分辨率图谱(CTL - ISMMS),包含同一细胞核的 scRNA-seq 与 scATAC-seq 数据,用于转录组和表观基因组研究。数据基于小鼠脾脏,作者依据现有文献注释了 42 种细胞类型,并给出定义各细胞群的主要参考基因,重点聚焦髓系细胞群。该资源可作为免疫细胞类型及其功能研究的参考,适用于免疫系统疾病相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):脾脏是血液的主要过滤器,在抵御病原体的免疫防御和疫苗接种后免疫记忆的形成中具有关键作用。在小鼠模型中,与淋巴结相比,脾脏因体积和细胞可获得性,也是免疫学研究中常用的组织。近期单细胞基因组分析的发展是强大的方法,正在加深我们对免疫系统的认识,使免疫细胞类型及其功能能够达到高分辨率。在此,我们利用小鼠脾脏,基于高质量的单细胞同核 RNAseq 和 ATACseq 数据集,开发了一个用于转录组和表观基因组研究的参考资源。我们依据当前文献注释了 42 种不同的细胞类型,并在此呈现定义每个细胞群的主要参考基因,重点关注髓系细胞群。该数据集可作为

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL34290、10090。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE334868

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,引用时请注意版本时效。

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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

脾脏是血液的主要过滤器,在抵御病原体的免疫防御以及疫苗接种后免疫记忆的形成中发挥着关键作用。在小鼠模型中,与淋巴结相比,鉴于其体积和细胞可获得性,脾脏也是免疫学研究中常用的组织。近年来单细胞基因组分析的发展是强大的方法,正在加深我们对免疫系统的认识,使免疫细胞类型及其功能能够达到高分辨率。在此,我们利用小鼠脾脏的高质量单细胞同核RNAseq和ATACseq数据集,开发了一个用于转录组学和表观基因组学研究的参考资源。我们依据现有文献注释了42种不同的细胞类型,并在此展示了定义各细胞群的主要参考基因,重点关注髓系细胞群。该数据集可作为小鼠脾脏转录组学和表观基因组学研究的图谱。

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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