人类胎儿造血单细胞多组学:发育特异性细胞群与胎儿特征

该数据集来自 NCBI,聚焦人类胎儿造血发育的单细胞多组学研究,结合免疫表型与转录组图谱刻画早孕期原始造血过程。研究使用 CITE-seq 分析胎儿肝脏中经免疫表型分选的祖细胞,发现 CD90、CD49F 等经典 HSC 标志物大体保留,而 CD135(FLT3)与 CD123(IL3R)呈广泛表达

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基因组分类Other
PRJNA793904: Single-cell multiomics of human fetal hematopoiesis defines a  developmental specific population and a fetal signature

基本信息

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基因组
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分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

人类胎儿造血单细胞多组学:发育特异性细胞群与胎儿特征

该数据集来自 NCBI,聚焦人类胎儿造血发育的单细胞多组学研究,结合免疫表型与转录组图谱刻画早孕期原始造血过程。研究使用 CITE-seq 分析胎儿肝脏中经免疫表型分选的祖细胞,发现 CD90、CD49F 等经典 HSC 标志物大体保留,而 CD135(FLT3)与 CD123(IL3R)呈广泛表达并捕获异质性群体。数据有助于理解先天性血液与免疫疾病及儿童白血病(后者可起源于子宫内)的发育起源,可用于胎儿与成体造血的单细胞比较及发育特异性细胞群识别(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):了解人类胎儿血液发育及其与成体的差异,对于理解先天性血液和免疫疾病以及儿童白血病高度相关,后者可起源于子宫内。血液形成以在时间和空间上重叠的波次发生,这增加了异质性,因此需要单细胞方法。本文呈现了早孕期原始血液发育的结合单细胞免疫表型与转录组图谱。利用 CITE-seq(Cellular-Indexing-of-Transcriptomes-and-Epitopes-by-Sequencing),在胎儿肝脏(FL)中分析了已建立的免疫表型门控祖细胞的分子图谱。造血干细胞(HSCs)的经典标志物如 CD90 和 CD49F 大体保留,而 CD135(FLT3)和 CD123(IL3R)具有广泛表达模式,捕获了异质性群体。直接分子

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA793904

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数据说明

了解人类胎儿血液发育及其与成人的差异,对于我们理解先天性血液和免疫疾病以及儿童白血病至关重要,后者可能起源于子宫内。血液形成以时间和空间上重叠的波次发生,增加了异质性,这 necessitated 单细胞方法。本文呈现了第一孕期原始血液发育的单细胞免疫表型和转录图谱。利用 CITE-seq(通过测序进行转录组和表位的细胞索引)技术,分析了胎儿肝脏(FL)中已建立的免疫表型门控祖细胞的分子谱。造血干细胞(HSCs)的经典标志物如 CD90 和 CD49F 在很大程度上得以保留,而 CD135(FLT3)和 CD123(IL3R)则具有普遍表达模式,捕获了异质性群体。与成人骨髓(BM)数据集的直接分子比较显示,HSC 状态在 FL 中较少见,而具有淋巴-髓系特征的细胞则更为丰富。

发现了一个红系-髓系定向多能祖细胞簇,可能代表一种短暂的胎儿特异性群体。此外,专门分析了胎儿与成人对应细胞之间的差异表达基因,并鉴定出一个胎儿核心特征。该核心基因集能够按年龄区分急性淋巴细胞白血病(ALL)的亚组,提示胎儿程序可能在儿童白血病的特定亚组中部分保留。本文所呈现的详细单细胞图谱强调了胎儿与成人血细胞在分子和免疫表型上的差异,这对未来儿童白血病及血液发育研究具有重要意义。总体设计:CITE-seq >>>提交者声明:所提交的数据来源于在世欧盟公民,其序列数据受GDPR保护。因此,未提供这些样本的原始数据。<<<

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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