介导前列腺癌进展的间充质细胞状态数据集
数据覆盖小鼠模型的前列腺间充质细胞、肌成纤维细胞与周细胞,以及人原发前列腺癌间充质细胞和骨转移基质,并提供调节子活性AUC矩阵与二值矩阵

基本信息
资源简介
介导前列腺癌进展的间充质细胞状态数据集
distinct mesenchymal cell states mediate prostate cancer progression
该数据集包含用于论文《distinct mesenchymal cell states mediate prostate cancer progression》结果与图表制作的计数矩阵,格式为.h5ad。数据覆盖小鼠模型的前列腺间充质细胞、肌成纤维细胞与周细胞,以及人原发前列腺癌间充质细胞和骨转移基质,并提供调节子活性AUC矩阵与二值矩阵。可用于研究间充质细胞状态在前列腺癌进展中的作用,支持单细胞转录组分析、细胞注释及基因调控网络探索(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):这些是用于制作论文《distinct mesenchymal cell states mediate prostate cancer progression》结果和图表的计数矩阵(.h5ad格式)。adata_mouse.h5ad:来自所有小鼠模型的间充质前列腺数据的归一化计数矩阵和细胞注释。adata_mouse_myo.h5ad:肌成纤维细胞和周细胞(两者均为c0)的归一化计数矩阵。scenic_mesenchyme_auc.csv:小鼠间充质数据中不同细胞和簇的调节子活性AUC矩阵。scenic_mesenchyme_binary.csv:小鼠间充质数据中调节子活性的二值矩阵。adata_human.h5ad:人间充质原发前列腺癌数据的归一化计数矩阵和细胞注释。adata_human_boneMet_stroma.h5ad:源自Kfoury等人的骨转移数据的归一化计数矩阵和细胞注释。
【主题与分类】
主题标签:prostate cancer、tumor microenvironment、cancer-associated fibroblasts、genetically-engineered mouse models、single-cell RNA sequencing、complement protein、innate and adaptive immunity、WNT signaling、neuroendocrine tumor stroma、bone metastasis。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7452769
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.7452769
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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:
数据集大小约 2.11 GB。
数据说明
这些是用于生成论文《不同的间充质细胞状态介导前列腺癌进展》中结果和 figures 的计数矩阵(.h5ad 格式)。adata_mouse.h5ad:来自所有小鼠模型的间充质前列腺数据的归一化计数矩阵和细胞注释。adata_mouse_myo.h5ad:肌成纤维细胞和周细胞(两者均为 c0)的归一化计数矩阵。scenic_mesenchyme_auc.csv:小鼠间充质数据中不同细胞和簇中调控子活性的 auc 矩阵。scenic_mesenchyme_binary.csv:小鼠间充质数据中调控子活性的二值矩阵。adata_human.h5ad:人间充质原发性前列腺癌数据的归一化计数矩阵和细胞注释。adata_human_boneMet_stroma.h5ad:源自 Kfoury 等人的骨转移数据的归一化计数矩阵和细胞注释。visium_PRN.h5ad:PRN 小鼠模型 Visium 空间转录组学数据的归一化计数矩阵和细胞注释。visium_WT.h5ad:WT(PRN-WT)小鼠模型 Visium 空间转录组学数据的归一化计数矩阵和细胞注释。
natHistory_expression:自然史队列的标准化表达矩阵。natHistory_label:自然史队列的转移指标。
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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