新型单细胞保存与RNA测序技术实现疟原虫自然感染的野外研究

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE271911

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

单细胞RNA测序（scRNA-seq）是一项强大的技术，应用于单细胞真核生物（包括疟原虫属寄生虫）时，可用于揭示细胞异质性。scRNA-seq对于研究疟疾等复杂感染尤为有用，这类感染涉及混合的生活史阶段或克隆群，然而迄今为止，由于在疟疾流行区开展自然感染研究面临诸多挑战，该技术主要局限于体外和动物疟疾模型。我们将优化的样本制备方法与整合于样本捕获装置中的RNA保存技术相结合，验证了一种适用于疟原虫属寄生虫的新型单细胞RNA测序技术，该技术可实现样本采集与文库制备及测序的分离。我们从6个样本中回收了22，345个诺氏疟原虫单细胞转录组，这是迄今为止最全面的诺氏疟原虫数据集。无论采用何种制备方法，所有样本均产生了可重复的环形UMAP投影，具有一致的聚类定位和高基因表达相关性，并通过生物标志物表达以及利用疟疾细胞图谱对诺氏疟原虫生活史阶段进行注释得到了验证。

knowlesi参考数据集。在生活史阶段的回收中观察到一些变异，尤其是环状体阶段。这可能归因于样本制备方法之间的固有差异，或者是基因和转录本过滤阈值的结果，应根据对寄生虫生物学的了解进一步研究和优化这些阈值。总之，通过将寄生虫富集与新型scRNA-seq及保存技术相结合，scRNA-seq可以扩展到现场环境，即使在资源有限的情况下也是如此。

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。