跨越人类一生的早期造血干细胞分化连续图谱
该数据集基于 CITE-Seq 技术,对来自 15 名健康供者(涵盖青年、中年和老年组)的 62 277 个高质量 FACS 富集的人骨髓造血干细胞与祖细胞(HSPC)进行了分析,使用 BD Rhapsody 平台,靶向基因 panel 包含 596 个基因并补充 46 种细胞表面蛋白,覆盖早期 H

基本信息
资源简介
跨越人类一生的早期造血干细胞分化连续图谱
该数据集基于 CITE-Seq 技术,对来自 15 名健康供者(涵盖青年、中年和老年组)的 62 277 个高质量 FACS 富集的人骨髓造血干细胞与祖细胞(HSPC)进行了分析,使用 BD Rhapsody 平台,靶向基因 panel 包含 596 个基因并补充 46 种细胞表面蛋白,覆盖早期 HSPC 分化和细胞周期状态的关键标志物。数据揭示了早期人类造血干细胞分化的分子图谱,并提供了不同年龄组谱系轨迹早期分支点的证据,显示 HSC 首先分支为巨核细胞和红系祖细胞(MKP/ERP),随后为淋巴和髓系祖细胞(LMP/MDP)。该数据可用于研究造血干细胞分化轨迹、年龄相关变化及细胞类型分类(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们采用 CITE-Seq 对来自 15 名健康供者(代表青年、中年和老年组)的 62 277 个高质量 FACS 富集的人骨髓造血干细胞和祖细胞(HSPC)进行了分析,使用 BD Rhapsody 平台。我们的靶向基因 panel 由 596 个基因组成,并补充了 46 种细胞表面蛋白,以覆盖早期 HSPC 分化和细胞周期状态最相关的标志物。我们展示了早期人类造血干细胞(HSC)分化的分子图谱,并提供了不同年龄组谱系轨迹早期分支点的证据。我们的数据显示,HSC 分支为两个主要谱系,第一个分支点产生巨核细胞和红系祖细胞(MKP/ERP),随后是淋巴和髓系祖细胞(LMP/MDP)。正如预期,最不成熟的 HSC 由 CD34 高表达定义。
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-14596
下载信息
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数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-14596
标准获取流程:
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们采用BD Rhapsody平台,对来自15名健康供体(涵盖青年、中年和老年组)的62,277个高质量FACS富集的人骨髓造血干细胞和祖细胞(HSPCs)进行了CITE-Seq分析。我们的靶向基因panel包含596个基因,并补充了46种细胞表面蛋白,以覆盖早期HSPC分化和细胞周期状态的最相关标志物。我们展示了早期人类造血干细胞(HSC)分化的分子图谱,并提供了不同年龄组中谱系轨迹早期分支点的证据。我们的数据显示,HSC分支为两个主要谱系,第一个分支点产生巨核细胞和红细胞祖细胞(MKP/ERP),随后是淋巴和髓系祖细胞(LMP/MDP)。正如预期,最不成熟的HSCs由CD34、CD90、CRHBP、HOPX、HLF、MLLT3的高表达所定义。对最不成熟的HSPCs进行重新聚类和轨迹分析证实了早期谱系定向,表明MKP/ERP发育不包括髓系或淋巴祖细胞。在所有年龄组中都观察到了类似的模式。
有趣的是,我们在最不成熟的造血干细胞中观察到新标记基因(HLA-E、DLK1、ADGRG6和MMRN1)及表面蛋白CD273/PD-L2的表达增加。此外,随着分化进程CD38逐渐上调,分化细胞显示出较低的CD45水平。tradeSeq分析确定了早期分化和谱系定向过程中基因的连续单细胞表达变化,使得决策基因网络的检测成为可能。我们的数据进一步证明了人类造血作用具有结构化的层级组织,伴随谱系潜能的顺序丧失,首个分支点进入MEK/ERY谱系,而非单谱系限制性前体细胞的早期定向。我们报告了最不成熟造血干细胞中ADGRG6、DLK1、HLA-E、MMRN1和CD273的上调。
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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