PRJDB38757：LP-98治疗SHIV感染恒河猴的PBMC转录组分析（PRJCA041944）
该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov，包含对SHIV感染恒河猴外周血样本的转录组分析。研究对44只动物（包括SHIV感染未治疗对照、LP-98治疗组和健康对照）的外周血进行bulk RNA测序，并对4只恒河猴LP-98治疗前后的配对样本进行单细胞RNA测序
基本信息
资源简介
PRJDB38757：LP-98治疗SHIV感染恒河猴的PBMC转录组分析（PRJCA041944）
PRJDB38757（PRJCA041944）是一项针对SHIV感染恒河猴的转录组学研究数据集，旨在揭示合成脂肽LP-98治疗所伴随的免疫应答变化。研究以外周血为样本，采用bulk RNA测序对44只动物（包括SHIV感染未治疗对照、LP-98治疗组和健康对照）进行全局转录谱分析，以评估感染与治疗引起的转录变化；同时，对4只恒河猴在LP-98治疗前后的配对血样开展单细胞RNA测序。该数据集支持在bulk细胞与单细胞两个层面分析LP-98诱导的免疫调节作用，来源于ncbi.nlm.nih.gov，归类于免疫系统疾病/其他。
【数据集背景】
该数据集围绕LP-98这一合成脂肽在SHIV感染恒河猴治疗中的免疫应答展开研究。项目关注感染与药物治疗双重因素作用下外周血单个核细胞（PBMC）的转录组变化，通过bulk与单细胞两个层次的测序，刻画LP-98治疗相关的免疫调节效应。研究设计纳入了SHIV感染未治疗对照、LP-98治疗组以及健康对照，以便在比较中识别感染诱导及治疗诱导的转录差异。
【数据内容】
数据内容包括两类转录组测序信息：其一为对44只动物外周血样本进行的bulk RNA测序，覆盖SHIV感染未治疗对照、LP-98治疗组和健康对照；其二为对4只恒河猴在LP-98治疗前后采集的配对血样进行的单细胞RNA测序。两类数据共同支持从整体细胞群体到单细胞分辨率的转录谱分析，用于评估感染与LP-98治疗引起的全局转录变化及免疫调节作用。
【采集与来源】
样本来源于恒河猴外周血。bulk RNA测序覆盖44只动物；单细胞RNA测序采用4只恒河猴LP-98治疗前后的配对外周血样本。数据集来源站为ncbi.nlm.nih.gov，数据集英文名称为“PRJDB38757: Transcriptomic profiling of PBMC reveals immunomodulatory effects of LP-98 treatment in SHIV-infected rhesus macaques (PRJCA041944)”。本站分类为免疫系统疾病/其他，主题标签为Other。
【适用场景】
该数据集适用于研究SHIV感染恒河猴模型中LP-98治疗相关的免疫应答与免疫调节效应，可在bulk细胞层面比较感染未治疗、LP-98治疗与健康对照之间的全局转录差异，也可利用治疗前后配对样本在单细胞层面分析LP-98诱导的转录变化。适合用于外周血转录组层面的免疫系统疾病相关研究，以及感染与药物处理背景下转录谱变化的探索性分析。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJDB38757
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
本项目研究合成脂肽LP-98在治疗SHIV感染恒河猴过程中相关的免疫反应。对44只动物的外周血样本进行了bulk RNA测序，包括SHIV感染未治疗对照组、LP-98治疗组和健康对照组，以评估感染和治疗引起的全局转录变化。此外，对四只恒河猴在LP-98治疗前后采集的外周血样本进行了配对单细胞RNA测序。该数据集可在bulk细胞和单细胞水平上对LP-98诱导的免疫调节进行详细分析。
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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