DIRECT：数字微流控无分离单细胞DNA甲基化与转录组共享文库构建

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE240579

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

整合的单细胞转录组与DNA甲基化组分析为理解细胞复杂的调控网络提供了洞见。现有方法基于挑取单个细胞并在管中进行文库构建，成本高昂且操作繁琐。在此，我们提出DIRECT——一种基于数字微流控的方法，可在单次文库构建中同时分析甲基化组和转录组。通过与批量数据和单组学数据的比较，DIRECT的准确性得到了验证，且DIRECT的高CpG位点覆盖度使得精确分析拷贝数变异信息成为可能，从而将单细胞分析从双组学扩展至三组学。通过应用DIRECT监测小鼠胚胎干细胞分化的动态变化，揭示了分化过程中DNA甲基化与基因表达变化之间的关系。DIRECT能够以更低的成本和更高的效率实现准确、稳健且可重复的单细胞DNA甲基化与基因表达联合分析，拓宽了单细胞多组学分析的应用场景，并揭示了更全面、更精细的细胞调控图谱。

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。