PRJNA1363758:MV1或MV2感染人脑类器官单细胞RNA-seq(感染后120与180天)
该数据集来自NCBI,包含源自人诱导多能干细胞的无定向人脑类器官(HuCOs),在旋转生物反应器中维持并分为MV1感染、MV2感染和未感染对照(NBH)三组,于感染后约120天和180天两个时间点采集,使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ R

基本信息
资源简介
PRJNA1363758:MV1或MV2感染人脑类器官单细胞RNA-seq(感染后120与180天)
该数据集来自NCBI,包含源自人诱导多能干细胞的无定向人脑类器官(HuCOs),在旋转生物反应器中维持并分为MV1感染、MV2感染和未感染对照(NBH)三组,于感染后约120天和180天两个时间点采集,使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ Reagent Kits v3.1构建单细胞RNA-seq文库并在Illumina NovaSeq 6000测序。数据可用于刻画感染诱导的转录与细胞变化、比较感染亚型及时间点差异,并探索细胞异质性与宿主反应(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):源自人诱导多能干细胞(hiPSCs)的无定向人脑类器官(HuCOs)用于在体外模拟神经发育和感染反应。类器官在旋转生物反应器中维持,并分为三个实验组:MV1感染组、MV2感染组和未感染对照(NBH)。每个感染组在感染约五个月后的两个发育阶段(感染后约120天和180天)收获。单细胞RNA-seq文库使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ Reagent Kits v3.1制备,并在Illumina NovaSeq 6000平台上测序。该研究旨在表征不同时间点和感染亚型之间感染诱导的转录和细胞变化。该数据集提供了高分辨率的单细胞转录组资源,用于探索细胞异质性和宿主–
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1363758
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1363758
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- 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
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- OpenDataLab:
数据说明
由诱导多能干细胞(hiPSCs)衍生的无定向人脑类器官(HuCOs)被用于体外模拟神经发育和感染反应。类器官在旋转生物反应器中维持培养,并分为三个实验组:MV1感染组、MV2感染组和未感染对照组(NBH)。每个感染组在两个发育阶段收获,分别约为感染后120天和180天(dpi),即在感染五个月后。单细胞RNA测序文库使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ Reagent Kits v3.1制备,并在Illumina NovaSeq 6000平台上测序。该研究旨在表征不同时间点和不同感染亚型之间感染诱导的转录和细胞变化。该数据集提供了高分辨率的单细胞转录组资源,用于探索无定向人脑类器官中的细胞异质性和宿主-病原体相互作用。总体设计:由hiPSCs衍生的人脑类器官(HuCOs)在无定向分化条件下生成,并在旋转生物反应器中维持培养。
类器官被分为三个实验组:MV1感染组、MV2感染组和未感染对照组(NBH)。在感染后120天和180天两个时间点收集样本,共获得16个单细胞RNA-seq文库(每个时间点8个)。从每个类器官制备单细胞悬液,并使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ Reagent Kits v3.1进行处理。文库在Illumina NovaSeq 6000上测序,生成双端reads。数据使用Cell Ranger v7.1(10x Genomics)以GRCh38参考基因组进行处理,并使用Loupe Browser进行聚类和差异表达分析。比较分析包括:(1)120 dpi时NBH vs MV1 vs MV2;(2)180 dpi时NBH vs MV1 vs MV2;(3)NBH、MV1和MV2组内120 dpi vs 180 dpi。
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。




