QBC-CyTOF跨物种PBMC单细胞蛋白质组数据集：人与恒河猴
该数据集包含3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（M1-M3）的外周血单核细胞（PBMC），在基础未刺激条件下通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白质测量和CyTOF质谱流式进行单细胞蛋白质谱分析
基本信息
资源简介
QBC-CyTOF跨物种PBMC单细胞蛋白质组数据集：人与恒河猴
QBC-CyTOF cross-species PBMC dataset: human and rhesus macaque single-cell proteomics datasets
该数据集包含3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（M1-M3）的外周血单核细胞（PBMC），在基础未刺激条件下通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白质测量和CyTOF质谱流式进行单细胞蛋白质谱分析。刺激参考分析使用另一已发表的CyTOF队列，涵盖46名人类和15只恒河猴供体在Basal、CD40L和GM-CSF条件下的数据。MARIO Fusion在计算层面跨检测和个体链接细胞，而非同一物理细胞的测量。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传导的贝叶斯网络推断（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution 4.0 Internationa。
【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》的单细胞蛋白质谱数据集。在基础未刺激条件下，通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白质测量和CyTOF质谱流式对来自3名人类供体（H1-H3）和3只恒河猴（M1-M3）的外周血单核细胞（PBMC）进行了分析。刺激参考分析使用另一已发表的CyTOF队列，涵盖46名人类和15只恒河猴供体在Basal、CD40L和GM-CSF条件下的数据（Bjornson-Hooper et al 2022. Frontiers in Immunology）。MARIO Fusion在计算层面跨检测和个体链接细胞，而非同一物理细胞的测量。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传导的贝叶斯网络推断。
【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.23676187
使用许可：Creative Commons Attribution 4.0 International。
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源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23676187
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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 978.8 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》的单细胞蛋白质谱数据集。在基础未刺激条件下，通过Quantum Barcoding（QBC；split-pool合成）蛋白质测量和CyTOF质谱流式技术，对来自3名人类供者（H1-H3）和3只恒河猴（M1-M3）的外周血单个核细胞（PBMCs）进行了分析。刺激参考分析使用了一个单独发表的CyTOF队列，包含46名人类和15只恒河猴供者，在Basal、CD40L和GM-CSF条件下（Bjornson-Hooper等，2022年，《Frontiers in Immunology》）。MARIO Fusion在计算层面跨检测方法和个体链接细胞，而非对同一物理细胞的测量。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。内容：原始CyTOF .fcs文件、原始/处理后的QBC .fcs和单细胞.csv文件，以及合并的单细胞表达矩阵。
版本1.1.0保留了原始源数据档案，并新增了保存的处理后融合分析、匹配图谱、轨迹拟合、网络支持表以及手稿v6中描述的数值结果。这是一个数据与文档存储库。分析代码和处理后的Seurat对象在GitHub提交仓库f0050c36f9f24ccad25b23c52b259c31346df92c中单独链接提供。数据和数值表根据CC BY 4.0许可，须遵守第三方署名要求。单独链接的源代码采用MIT许可。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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。
