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创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞间双向免疫抑制相互作用：条形码病毒示踪鉴定 [人类单细胞数据集]

该数据集为人类单细胞数据集，英文名称为 Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Human Single Cell Dataset]，来源于 omicsdi.org，主题标签为 Genomics，分类属于肿瘤 / 脑肿瘤。数据集围绕星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间经条形码病毒示踪鉴定出的双向免疫抑制相互作用展开，属于脑肿瘤研究领域中与单细胞层面解析相关的数据资源。整体而言，该数据集以人类单细胞数据为核心，聚焦于星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间的相互作用机制，尤其是双向免疫抑制关系，并借助条形码病毒示踪技术进行识别与刻画，为相关肿瘤微环境研究提供数据基础。

【数据集背景】

该数据集所属分类为肿瘤 / 脑肿瘤，主题标签为 Genomics。其研究背景涉及星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间的相互作用，特别是双向免疫抑制相互作用。该数据集采用条形码病毒示踪技术来识别此类相互作用，并以人类单细胞数据集的形式呈现。源站未提供更多关于研究背景的详细说明。

【数据内容】

该数据集为人类单细胞数据集，英文名称为 Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Human Single Cell Dataset]。其内容围绕星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间经条形码病毒示踪鉴定出的双向免疫抑制相互作用。主题标签为 Genomics，分类属于肿瘤 / 脑肿瘤。源站未提供关于数据内容的具体组成、样本数量、细胞类型细分或数据规模等进一步信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。源站描述为 Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Human Single Cell Dataset]。源站未提供关于采集方式、采集时间、采集地点、样本来源或具体实验流程的进一步信息。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤 / 脑肿瘤相关研究，尤其是涉及星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间双向免疫抑制相互作用的单细胞层面分析。其主题标签为 Genomics，因此可应用于基因组学相关的研究场景。源站未提供关于具体适用场景、分析目标或应用方向的进一步说明。

【使用方法】

源站未提供关于该数据集使用方法的说明，包括但不限于数据下载方式、文件格式、预处理步骤、分析工具或操作流程。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、潜在偏差或使用限制的说明。

【引用与许可】

源站未提供关于该数据集引用方式或许可条款的说明。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1098411

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源站：https://omicsdi.org/dataset/project/PRJNA1098411

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。

数据说明

Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Human Single Cell Dataset]

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