金黄色葡萄球菌脓毒症单细胞多组学调控回路数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE220189

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

解析染色质重塑相关的基因表达变化对于理解疾病状态至关重要。我们描述了MAGICAL（多组学可及基因整合调用与成环分析），一种分层贝叶斯方法，利用来自不同条件的配对scRNA-seq和scATAC-seq数据，将疾病相关转录因子、调控位点和基因映射为调控回路。通过引入隐藏的贝叶斯变量，以对转录组和染色质数据中跨细胞和条件的噪声与信号变异进行建模，在系统性评估中，MAGICAL在细胞类型分辨率下的回路预测达到了高准确度。我们应用MAGICAL研究金黄色葡萄球菌脓毒症，数据来自我们从感染受试者和健康未感染对照者生成的外周血单个核细胞单细胞数据。MAGICAL主要在CD14单核细胞中识别出脓毒症相关调控回路，已知CD14单核细胞在脓毒症中被激活。我们解决了区分耐甲氧西林（MRSA）和甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌（MSSA）感染这一具有挑战性的问题，而差异表达分析未能显示出预测价值。

然而，MAGICAL研究识别出了能够区分MRSA与MSSA的表观遗传回路生物标志物。

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。