人类造血干细胞炎症应激记忆分析笔记本与数据集
主题标签：造血干细胞、炎症应激记忆、scRNA-seq、LT-HSC、分析代码、数据集。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。本数据集为肌肉骨骼系统疾病领域公开数据集，由Zenodo提供，主题涵盖造血干细胞。
基本信息
资源简介
人类造血干细胞炎症应激记忆分析笔记本与数据集
本数据集英文名称为 Human Hematopoietic Stem Cells Remember Inflammatory Stress - Analysis Notebooks & Datasets，由 Zeng, Andy、Jakobsen, Niels Asger、Shah, Sayyam、Varesi, Angelica、Kang, Jasmine 等作者共同贡献，机构来源为 Zenodo，发布时间为 2026 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。数据集主题涵盖造血干细胞、炎症应激记忆、scRNA-seq、LT-HSC、分析代码与数据集，本站将其归类于肌肉骨骼系统疾病 / 其他。该资源汇集了 HSC-iM 手稿所使用的代码与分析数据，按分析模块组织编号笔记本、脚本及配套数据集文件夹，用于支撑手稿中各图表所依据的关键分析，是研究人造血干细胞炎症应激记忆相关转录组分析的重要公开资源。
【数据集背景】
该数据集对应 HSC-iM 手稿的代码归档，旨在公开支撑论文关键分析的可复现材料。其核心科学主题为人造血干细胞对炎症应激的记忆效应，涉及 LT-HSC 的 scRNA-seq 分析。源站描述指出，该仓库包含用于 HSC-iM 手稿的代码，其中包括编号的笔记本/脚本以及配套的数据集文件夹，这些材料用于支撑各图表所依据的关键分析。由于数据上传存在空间限制，并非所有数据集都会出现在该仓库中，使用者还需参考手稿 Data Availability 部分所引用的 GEO 仓库。数据集由 Zenodo 提供，作者团队包括 Zeng, Andy、Jakobsen, Niels Asger、Shah, Sayyam、Varesi, Angelica、Kang, Jasmine。
【数据内容】
数据内容按分析模块组织。代码部分为编号的笔记本/脚本，分为 ANALYSIS CODE - NOTEBOOKS 0-5、ANALYSIS CODE - NOTEBOOKS 6-10、ANALYSIS CODE - NOTEBOOKS 11-15、ANALYSIS CODE - NOTEBOOKS 16-20 四个区块。数据部分同样按分析模块组织，分为 DATASETS - NOTEBOOKS 0-5、DATASETS - NOTEBOOKS 6-10、DATASETS - NOTEBOOKS 11-15、DATASETS - NOTEBOOKS 16-20 四个区块。源站描述中列举了支持 LT-HSC scRNA-seq 分析的分析笔记本示例，如 0a_LTHSC_scRNAseq_Clustering.ipynb，该笔记本用于处理 LT-HSC 单细胞 RNA 测序数据。除上述已列出的内容外，源站未提供更细粒度的数据字段、样本数量或文件清单。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，由 Zenodo 作为机构提供发布，作者为 Zeng, Andy、Jakobsen, Niels Asger、Shah, Sayyam、Varesi, Angelica、Kang, Jasmine，发布时间为 2026 年。源站描述说明，该仓库为 HSC-iM 手稿的代码归档，包含用于关键分析的编号笔记本/脚本及配套数据集文件夹。由于数据上传的空间限制，部分数据集未包含在该仓库内，需结合手稿 Data Availability 部分引用的 GEO 仓库获取。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及具体实验平台，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于人造血干细胞炎症应激记忆相关研究，尤其是 LT-HSC 的 scRNA-seq 数据分析。其编号笔记本与脚本可用于复现 HSC-iM 手稿中各图表所依据的关键分析流程，适合需要参考单细胞转录组聚类等分析步骤的研究人员。数据集主题标签包括造血干细胞、炎症应激记忆、scRNA-seq、LT-HSC、分析代码与数据集，本站分类为肌肉骨骼系统疾病 / 其他，因此也可作为该领域公开数据资源用于方法学参考与二次分析。关于具体疾病模型、临床转化或药物靶点等应用方向，源站未提供。
【使用方法】
使用者可按分析模块定位所需材料：代码位于 ANALYSIS CODE - NOTEBOOKS 0-5、6-10、11-15、16-20 等区块，数据位于 DATASETS - NOTEBOOKS 0-5、6-10、11-15、16-20 等区块。笔记本/脚本按编号组织，例如 0a_LTHSC_scRNAseq_Clustering.ipynb 用于 LT-HSC scRNA-seq 聚类分析。由于仓库受空间限制未包含全部数据集，使用时应同时参考手稿 Data Availability 部分所引用的 GEO 仓库以获取完整数据。关于运行环境、依赖软件版本及具体执行步骤，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为 HSC-iM 手稿的代码归档，其优势在于按分析模块清晰组织编号笔记本与配套数据集，便于复现关键分析。但源站明确说明，由于数据上传的空间限制，并非所有数据集都会出现在该仓库中，使用者需另行参考手稿 Data Availability 部分引用的 GEO 仓库。此外，源站未提供样本量、数据完整性、质控指标或版本更新记录等信息。关于数据准确性、偏差及适用范围的具体评估，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，允许在署名条件下使用、共享与改编。引用时建议标注数据集英文名称 Human Hematopoietic Stem Cells Remember Inflammatory Stress - Analysis Notebooks & Datasets，作者为 Zeng, Andy、Jakobsen, Niels Asger、Shah, Sayyam、Varesi, Angelica、Kang, Jasmine，机构为 Zenodo，发布时间为 2026 年，来源站为 doi.org。关于具体引用格式、DOI 编号及版权归属的进一步说明，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.18850871
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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:
数据集大小约 25.04 GB。
数据说明
HSC-iM 手稿代码存档 本仓库包含用于 HSC-iM 手稿的代码。其中包含按编号排列的 notebook/脚本，以及用于支撑各图表关键分析的相关数据集文件夹。由于数据上传的空间限制，并非所有数据集都会存在于本仓库中。另请参阅手稿“数据可用性”部分中引用的 GEO 存储库。 仓库结构 - 按编号排列的 notebook/脚本按分析模块组织： - 分析代码 - NOTEBOOKS 0-5 - 分析代码 - NOTEBOOKS 6-10 - 分析代码 - NOTEBOOKS 11-15 - 分析代码 - NOTEBOOKS 16-20 - 数据按分析模块组织： - DATASETS - NOTEBOOKS 0-5 - DATASETS - NOTEBOOKS 6-10 - DATASETS - NOTEBOOKS 11-15 - DATASETS - NOTEBOOKS 16-20 支持 LT-HSC scRNA-seq 分析的分析 Notebook - 0a_LTHSC_scRNAseq_Clustering.ipynb：处理 LT-HSC scRNA-seq 数据以进行降维和聚类。- 0b_HSPC_LTHSC_scRNAseq_Clustering.Rmd：通过 cNMF 分析脐带血 HSPC 和 LT-HSC 多组学图谱。
异种移植HSPC多组学处理- 1_FinalRun_Preprocessing.Rmd：异种移植多组学预处理（质控、过滤和去多重化）。- 2_Projection_Scoring.Rmd：将细胞投影到BoneMarrowMap上，并计算各种基因集的签名评分。- 3_RNAClustering_Annotation.Rmd：基于RNA的聚类，并结合标记物引导的细胞状态注释。- 4_RNA_ATAC_JointClustering.Rmd：RNA/ATAC联合聚类，并保存带注释的对象以供下游生物学比较。- 4b_JointEmbedding_by_Condition.Rmd：生成按条件分层的联合嵌入（例如PBS/TNF/LPS）。- 5_CellTypeMarkers_DE_DA.Rmd：计算每种细胞状态的标记基因以及差异表达/可及性谱。异种移植HSPC调控子和记忆分析- 6_Differential_TFregulon_Analysis.Rmd：检验HSC-iM与HSC-I之间以及处理条件（PBS/TNF/LPS）之间的差异TF e-Regulon活性。- 7_Augur.Rmd：App
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。
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。
