野生型C57BL/6J小鼠感染伯氏疟原虫ANKA株后脾脏的单核RNA测序(10x Genomics Flex),作为SpatialBench空间转录组学基准的全转录组参考

该数据集提供野生型C57BL/6J小鼠脾脏的单核RNA测序(snRNA-seq)图谱,样本来自静脉感染Plasmodium berghei ANKA后经氯喹和乙胺嘧啶治愈、并制成FFPE块的小鼠脾脏

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基因组分类Other
PRJEB115683: Single-nucleus RNA-seq (10x Genomics Flex) of wild-type C57BL/6J mouse spleen following Plasmodium berghei ANKA infection, generated as a transcriptome-wide reference for the SpatialBench spatial transcriptomics benchmark

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

野生型C57BL/6J小鼠感染伯氏疟原虫ANKA株后脾脏的单核RNA测序(10x Genomics Flex),作为SpatialBench空间转录组学基准的全转录组参考

该数据集提供野生型C57BL/6J小鼠脾脏的单核RNA测序(snRNA-seq)图谱,样本来自静脉感染Plasmodium berghei ANKA后经氯喹和乙胺嘧啶治愈、并制成FFPE块的小鼠脾脏。数据以10x Genomics Chromium Fixed RNA Profiling(Flex)单重检测生成,每样本目标约10,000个细胞核,作为SpatialBench空间转录组基准的全转录组参考,可用于细胞类型注释及与匹配空间数据的基因水平一致性评估(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集提供野生型小鼠脾脏的单核RNA测序(snRNA-seq)图谱,作为SpatialBench资源配套的全转录组参考而生成,该资源用于对高分辨率空间转录组学平台(Visium HD、Xenium和MERSCOPE)进行基准测试。脾脏采集自经静脉感染Plasmodium berghei ANKA以诱导脾脏生发中心形成的C57BL/6J小鼠,随后用氯喹和乙胺嘧啶进行药物治愈,并处理为福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)块。细胞核通过研杵解离(10x Genomics CG000632)从FFPE卷片分离,并使用基于探针的10x Genomics Chromium Fixed RNA Profiling(Flex)单重检测(CG000691)进行分析,每个样本目标约10,000个细胞核。这些细胞核图谱用于细胞类型注释以及与匹配空间数据的基因水平一致性基准测试。

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:感染性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB115683

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集提供了野生型小鼠脾脏的单核RNA测序(snRNA-seq)图谱,作为SpatialBench资源的匹配全转录组参考,用于对高分辨率空间转录组学平台(Visium HD、Xenium和MERSCOPE)进行基准测试。脾脏取自经静脉感染伯氏疟原虫ANKA株以诱导脾脏生发中心形成的C57BL/6J小鼠,随后用氯喹和乙胺嘧啶进行药物治愈,并处理为福尔马林固定石蜡包埋(FFPE)块。通过研杵解离法(10x Genomics CG000632)从FFPE切片卷中分离细胞核,并使用基于探针的10x Genomics Chromium固定RNA分析(Flex)单重检测(CG000691)进行图谱分析,每个样本目标约10,000个细胞核。这些细胞核图谱用于细胞类型注释以及与匹配空间数据集进行基因水平一致性基准测试。

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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