慢性淋巴细胞白血病单细胞结构变异与核小体占据数据集
该数据集来源于 omicsdi.org，属于肿瘤/白血病分类，主题标签为 Genomics。数据基于 scNOVA 方法，对一名 63 岁女性患者的原发白血病样本进行链特异性单细胞测序，旨在单细胞水平识别慢性淋巴细胞白血病（CLL）的体细胞结构变异，并研究其对核小体占据的直接影响
基本信息
资源简介
慢性淋巴细胞白血病单细胞结构变异与核小体占据数据集
该数据集英文名为 d3834013-4d53-4710-b827-836a771328c7 - samples，来源于 omicsdi.org，在分类上归属于肿瘤 / 白血病方向，主题标签为 Genomics。数据集围绕慢性淋巴细胞白血病（CLL）展开，采用 scNOVA 方法，对一名 63 岁女性患者的原发白血病样本进行链特异性单细胞测序。其研究目标是在单细胞水平识别 CLL 的体细胞结构变异，并进一步探究这些变异对核小体占据的直接影响。整体来看，该数据集属于基因组学与肿瘤学交叉领域，适合关注白血病单细胞结构变异、核小体占据变化以及链特异性测序应用的研究者参考使用。
【数据集背景】
慢性淋巴细胞白血病是一种涉及淋巴细胞异常增殖的血液系统恶性肿瘤。在肿瘤基因组研究中，结构变异是驱动疾病发生发展的重要基因组事件之一，但传统批量测序往往难以在单个细胞层面准确解析结构变异的异质性。该数据集所依托的研究正是针对这一问题，尝试在单细胞水平识别 CLL 的体细胞结构变异，并考察这些结构变异对核小体占据的直接影响。研究采用 scNOVA 方法，结合链特异性单细胞测序策略，对原发白血病样本进行分析。样本来自一名 63 岁女性患者，属于原发白血病样本，而非细胞系或人工构建模型，因此更贴近真实临床样本的基因组状态。该数据集的主题标签为 Genomics，表明其核心内容与基因组学分析密切相关。
【数据内容】
该数据集的核心内容是基于链特异性单细胞测序产生的数据，用于在单细胞水平识别体细胞结构变异，并研究结构变异与核小体占据之间的关系。其英文名称中包含 “samples”，提示数据以样本相关记录或样本层级的数据形式组织。数据所涉及的方法为 scNOVA，研究目标包括两个层面：一是识别慢性淋巴细胞白血病中的体细胞结构变异，二是研究这些结构变异对核小体占据的直接影响。样本来源为一名 63 岁女性患者的原发白血病样本。除上述信息外，源站未提供关于数据文件格式、数据量、测序深度、细胞数量、基因组版本、变异位点数量等更细粒度的说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 omicsdi.org。根据源站描述，研究对一名 63 岁女性患者的原发白血病样本进行了链特异性单细胞测序。样本类型为原发白血病样本，研究对象为慢性淋巴细胞白血病。采集与实验设计围绕单细胞水平的结构变异识别以及核小体占据分析展开，所使用的方法为 scNOVA。除来源站、样本来源和测序策略外，源站未提供关于具体采样时间、采样机构、伦理审批信息、患者治疗背景、样本处理流程、测序平台和建库细节等内容。
【适用场景】
该数据集适用于与慢性淋巴细胞白血病相关的基因组学研究，尤其是需要在单细胞水平考察体细胞结构变异的研究场景。由于数据基于链特异性单细胞测序，并采用 scNOVA 方法，因此可用于探索结构变异与核小体占据之间的关联。其主题标签为 Genomics，也适合作为基因组学分析、肿瘤异质性研究、白血病分子机制研究中的参考数据。对于关注单细胞测序在血液肿瘤中应用的研究者，该数据集提供了来自原发白血病样本的链特异性单细胞测序数据。除上述方向外，源站未提供关于具体分析软件、可视化工具、临床决策支持或其他应用场景的说明。
【使用方法】
该数据集可通过 omicsdi.org 获取，具体下载方式、访问链接、数据格式和预处理步骤源站未提供。由于数据涉及链特异性单细胞测序和 scNOVA 方法，使用者在分析时可能需要具备单细胞基因组数据处理、结构变异识别以及核小体占据分析的相关背景。源站未提供关于数据读取、质量控制、比对、变异调用、核小体占据计算或结果复现的详细操作指南。因此，实际使用时需结合源站页面或相关研究文献进一步确认数据组织方式和分析流程。
【质量与限制】
该数据集基于一名 63 岁女性患者的原发白血病样本，样本来源明确，研究目标聚焦于单细胞水平的结构变异识别及其对核小体占据的影响。其优势在于采用链特异性单细胞测序和 scNOVA 方法，能够在单细胞尺度上考察结构变异与核小体占据的关系。然而，源站未提供关于数据质量评估、测序深度、细胞数量、覆盖度、重复性、批次效应、验证实验或统计功效等信息。由于样本来自单一患者，源站也未说明其结论是否可推广至更广泛的 CLL 人群。此外，源站未提供关于数据完整性、缺失值处理、噪声水平或潜在偏倚的说明。因此，使用该数据集时应结合具体研究问题谨慎解读。
【引用与许可】
该数据集来源于 omicsdi.org，英文名称为 d3834013-4d53-4710-b827-836a771328c7 - samples。源站未提供关于引用方式、许可协议、使用限制、商业用途授权或再分发条件的说明。使用者在引用或使用该数据集前，应访问 omicsdi.org 对应页面，确认原始研究文献、数据许可和引用要求。源站未提供相关许可细节，因此无法在本描述中给出具体许可条款或引用格式。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001006822
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:
数据说明
在本研究中，我们旨在利用scNOVA方法，在单细胞水平上识别慢性淋巴细胞白血病（CLL）的体细胞结构变异，并探究其对核小体占据的直接影响。为此，我们对一位63岁女性患者的原发性白血病样本进行了链特异性单细胞测序。
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。
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