PTB预防候选药物单细胞扰动图谱

该数据集为PTB预防候选药物的单细胞扰动图谱,来源于search.dataone.org,归类于免疫系统疾病。其核心是包含2.18亿白细胞的大规模质谱流式扰动图谱,记录了药物对特定细胞类型和信号通路的影响,并区分了妊娠与非妊娠个体之间的差异

dataone
浏览 3
时间序列预测ImmunologyCytometryPregnancyPregnancy complications
Single-cell perturbation atlas of PTB prevention candidate drugs

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

PTB预防候选药物单细胞扰动图谱

Single-cell perturbation atlas of PTB prevention candidate drugs

该数据集为PTB预防候选药物的单细胞扰动图谱,来源于search.dataone.org,归类于免疫系统疾病。其核心是包含2.18亿白细胞的大规模质谱流式扰动图谱,记录了药物对特定细胞类型和信号通路的影响,并区分了妊娠与非妊娠个体之间的差异。该数据可用于训练和评估SIMCO预测集成模型,以快速筛选PTB预防候选药物,并支持免疫通路靶向策略的研究(来源 DataONE,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):早产(PTB)是五岁以下儿童死亡的主要原因,但目前缺乏有效的预防疗法。PTB的多因素性质以及妊娠临床试验的高成本和伦理挑战阻碍了药物研发工作。与此同时,靶向调节分娩时间的免疫通路正成为一种有前景的预防策略。我们提出了临床结果模拟免疫建模(SIMCO),这是一种预测集成方法,将单细胞免疫扰动建模与结果预测相结合,以快速评估PTB预防候选药物。为了训练SIMCO,我们生成了一个包含2.18亿白细胞的质谱流式扰动图谱,捕捉了药物对特定细胞类型和信号通路的影响,这些影响在妊娠与非妊娠个体之间存在差异。SIMCO准确再现了九种重

【主题与分类】

主题标签:Immunology、Cytometry、Pregnancy、Pregnancy complications。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2791e53286ab43f8ff1b73e5bc2199fad9d0625c0eda302dce9ef7a03f00ca75

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2791e53286ab43f8ff1b73e5bc2199fad9d0625c0eda302dce9ef7a03f00ca75

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

早产(PTB)是五岁以下儿童死亡的主要原因,但目前缺乏有效的预防性治疗手段。PTB的多因素性质,以及妊娠期临床试验的高成本和伦理挑战,阻碍了药物研发工作。与此同时,靶向调节分娩时机的免疫通路正逐渐成为一种有前景的预防策略。我们提出了临床结局模拟免疫建模(SIMCO),这是一种预测集成模型,将单细胞免疫扰动建模与结局预测相结合,以快速评估PTB预防候选药物。为训练SIMCO,我们构建了一个包含2.18亿个白细胞的质谱流式扰动图谱,捕捉了药物对特定细胞类型和信号通路的影响,这些影响在妊娠与非妊娠个体之间存在差异。SIMCO准确再现了九种重定位候选药物所诱导的单细胞调控效应。

当应用于一个独立的纵向妊娠队列时,SIMCO模拟了……,# 数据来源:早产预防候选药物的单细胞扰动图谱 数据集DOI:10.5061/dryad.sqv9s4ngm ## 数据与文件结构说明 来自19名个体(n = 11名孕妇,PV01-PV11,以及n = 8名非孕妇,HV04-HV11),全血暴露于九种早产候选药物。候选药物缩写如下:氯噻酮(CHT)、马普替林(MAP)、二甲双胍(MF)、兰索拉唑(LPZ)、普伐他汀(PRA)、利福布汀(RIF)、水杨酸(SA)、水杨酸+兰索拉唑(SALPZ)和5-甲基四氢叶酸(THF)。二甲基亚砜(DMSO)以一式三份(DMSO1、DMSO2、DMSO3)作为无药物对照。药物暴露1小时后,体外培养的全血用LPS(50 ng/ml)、IFNα(50 ng/ml)、IL-33(50 ng/ml)、GM-CSF(50 ng/ml)、TNFα(50 ng/ml)、IL-2、IL-4和IL-6混合物(各50 ng/ml)、PI(0.5×)刺激,或在37 °C和5%条件下不刺激2小时

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案