QBC-CyTOF跨物种PBMC数据集：人与恒河猴单细胞蛋白及磷酸化信号谱
该数据集包含3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（354/355/356）的外周血单个核细胞（PBMC），在基础条件及GM-CSF或CD40L刺激下，通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白测量与CyTOF质谱流式进行单细胞分析
基本信息
资源简介
QBC-CyTOF跨物种PBMC数据集：人与恒河猴单细胞蛋白及磷酸化信号谱
QBC-CyTOF cross-species PBMC dataset: human and rhesus macaque single-cell protein and phospho-signaling profiles under basal and GM-CSF/CD40L stimulation
该数据集包含3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（354/355/356）的外周血单个核细胞（PBMC），在基础条件及GM-CSF或CD40L刺激下，通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白测量与CyTOF质谱流式进行单细胞分析。数据涵盖原始CyTOF .fcs文件、原始/处理后的QBC .fcs及单细胞.csv文件，以及合并的单细胞表达矩阵，可用于跨物种聚类、MARIO整合及保守因果磷酸化信号关系的贝叶斯网络推断（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 International 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：伴随手稿《Split-Pool Synthesis Enables High-Dimensional Cross-Species Immune Cell Profiling and Signaling Quantification at Single-Cell Resolution》（Cell Systems，审稿中；bioRxiv预印本）的单细胞数据集。来自3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（354/355/356）的外周血单个核细胞（PBMC）通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白测量和CyTOF质谱流式进行 profiling，在基础条件下以及GM-CSF或CD40L刺激后。内容：原始CyTOF .fcs文件，原始/处理后的QBC .fcs和每细胞.csv文件，以及合并的单细胞表达矩阵。这些数据支持跨物种聚类、MARIO整合以及保守因果磷酸化信号关系的贝叶斯网络推断。分析代码和处理后的Seurat对象在链接的GitHub仓库中提供。
【主题与分类】
主题标签：CyTOF、Mass Cytometry、Split-Pool Quantum-Barcoding、PBMCs、Cross-Species、Rhesus Macaque、Phospho-Signaling、Single Cell Biology、Systems Biology、Bayesian Network。本站分类：免疫系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.23406825
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 739.3 MB。
数据说明
伴随手稿《Split-Pool Synthesis Enables High-Dimensional Cross-Species Immune Cell Profiling and Signaling Quantification at Single-Cell Resolution》（Cell Systems，审稿中；bioRxiv预印本）的单细胞数据集。来自3名人类供者（H1-H3）和3只恒河猴（354/355/356）的外周血单个核细胞（PBMCs），在基础条件下以及GM-CSF或CD40L刺激后，通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白测量和CyTOF质谱流式细胞术进行了分析。内容包括：原始CyTOF .fcs文件，原始/处理后的QBC .fcs文件和单细胞.csv文件，以及合并的单细胞表达矩阵。这些数据支持跨物种聚类、MARIO整合以及保守因果磷酸化信号关系的贝叶斯网络推断。分析代码和处理后的Seurat对象见链接的GitHub仓库。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
