中晚期产前人类皮层发育的单核转录组图谱

该数据集为来自 ncbi.nlm.nih.gov 的 GSE217511,包含中晚期产前人类皮层发育的单核转录组图谱。数据源自 15 例产前非病理性死后样本的增殖性生发基质与分层皮层板,以及 3 例成人对照,采用高通量测序进行表达谱分析

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基因组分类GPL246769606
GSE217511: Single-nucleus transcriptomics atlas of middle and late prenatal human cortical development

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

中晚期产前人类皮层发育的单核转录组图谱

Single-nucleus transcriptomics atlas of middle and late prenatal human cortical development

该数据集为来自 ncbi.nlm.nih.gov 的 GSE217511,包含中晚期产前人类皮层发育的单核转录组图谱。数据源自 15 例产前非病理性死后样本的增殖性生发基质与分层皮层板,以及 3 例成人对照,采用高通量测序进行表达谱分析。该资源以高时间分辨率捕获产前胶质发生过程,可用于解析第三孕期胶质祖细胞(包括瞬态胶质中间祖细胞与新生星形胶质细胞群体)的细胞多样性与谱系轨迹,为脑发育与脑肿瘤相关研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 08 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):人类新皮层晚期产前发育涵盖胶质发生和皮层扩张的关键时期。然而,针对第三孕期细胞多样性和胶质谱系的系统性单细胞分析仍然缺乏。在此,我们呈现了一个全面的单核 RNA 测序图谱,来源于 15 例产前、非病理性死后样本的增殖性生发基质和分层皮层板,以及 3 例成人对照。该数据集以高时间分辨率捕获产前胶质发生,并作为进一步研究的资源提供。我们的计算分析解析了胶质祖细胞更大的复杂性,包括人类妊娠第三孕期的瞬态胶质中间祖细胞(gIPC)和新生星形胶质细胞群体。我们使用谱系轨迹和 RNA 速率推断来进一步表征特定

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE217511

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 06 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

人类新皮质在产前晚期发育过程中,经历了一个关键的胶质细胞生成与皮质扩张时期。然而,针对妊娠晚期细胞多样性及胶质细胞谱系的系统性单细胞分析尚属空白。为此,我们基于15例产前非病理性死后样本及3例成人对照的增殖性生发基质与分层皮质板,构建了一个全面的单核RNA测序图谱。此数据集以高时间分辨率捕捉了产前胶质细胞生成过程,并作为资源供进一步研究之用。通过计算分析,我们揭示了胶质祖细胞的更大复杂性,包括人类妊娠晚期 transient 胶质中间祖细胞(gIPC)和新生星形胶质细胞群体的存在。我们利用谱系轨迹和RNA速度推断,进一步刻画了在少突胶质细胞(gIPC-O)和星形胶质细胞(gIPC-A)谱系分化之前的特定gIPC亚群。

我们推断出与每个发育状态相关的独特转录驱动因素和生物学途径,验证了gIPC-A和gIPC-O在人类生殖基质和皮质板中的原位存在,并证明了gIPC状态在成人和儿童胶质母细胞瘤肿瘤中的重现。

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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