GSE144623：稀疏单细胞转录组数据中基于共依赖与互斥性的基因群落检测

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE144623

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

单细胞RNA测序（scRNA-seq）可用于表征数千个细胞中的细胞异质性。基于共表达模式重建基因网络是scRNA-seq分析中的一项基本任务，而基因表达的互斥性对于理解这种异质性可能至关重要。在此，我们提出了一种从基于共表达特性构建的基因网络中检测社区的方法。基于社区的多重共表达网络比较能够识别出通过基于差异基因表达分析无法完全捕获的功能相关基因簇。我们还开发了一种新的度量指标，称为专有表达指数（EEI），它能够从稀疏的scRNA-seq数据中识别互斥基因对。EEI从二元表达模式中量化并排序所有基因对的专有表达水平，同时对低测序深度保持稳健性。我们将我们的方法应用于胶质母细胞瘤scRNA-seq数据，发现尽管存在大量差异表达基因，但在血清刺激后基因社区部分保守。

我们还展示了，利用EEI识别互斥基因集能够提高捕捉细胞异质性的敏感性。我们的方法补充了现有方法，并为单细胞分析领域即使是大规模稀疏数据集也提供了新的生物学见解。

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。