单细胞胞内表位与转录本检测揭示信号转导动态

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162461

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

为了进一步理解外部刺激下生化信息在细胞中的流动方式，我们需要单细胞多组学方法，能够同时绘制信号网络中（磷酸化）蛋白质水平变化及相关基因表达谱。在此，我们提出了通过测序定量RNA和细胞内表位（QuRIE-seq），一种基于液滴的平台，用于通过测序实现单细胞RNA及细胞内外（磷酸化）蛋白质定量。我们将QuRIE-seq应用于量化6976个细胞的细胞状态变化，在Burkitt淋巴瘤细胞（BJABs）中B细胞受体途径（BCR）刺激2、4、6、60和180分钟后，同时在信号传导和转录组水平上进行了分析。利用最近开发的多因素组学分析（MOFA+）框架，我们描绘了多个时间尺度上单细胞（磷酸化）蛋白质和基因表达模式的变化，并揭示了抑制性药物伊布替尼对信号传导和基因表达景观的影响。

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。