人脑类器官单细胞转录组分析数据与代码

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.20406906

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。

数据集大小约 357.9 MB。

数据说明

该存储库包含与研究“Gene–environment interactions converge on lysosomal dysfunction in Alzheimer’s disease cerebral organoids”相关的原始单细胞基因表达矩阵和分析代码。scRNA-seq数据集来源于第60天的野生型人类大脑类器官，用于表征该大脑类器官模型的基线细胞组成。经过质量控制、环境RNA校正和双细胞去除后，保留了7，249个细胞用于下游分析。注释的细胞群体包括放射状胶质细胞、神经祖细胞、中间祖细胞、未成熟神经元、抑制性神经元、SLC17A6阳性兴奋性神经元、SLC17A7阳性兴奋性神经元、星形胶质细胞和脉络丛样细胞。所存放的文件包括由测序数据生成的原始细胞-基因表达矩阵，以及用于质量控制、环境RNA校正、去污染、双细胞去除、归一化、聚类、UMAP可视化和细胞类型组成分析的R脚本。分析工作流程使用Seurat以及SoupX、DecontX和scDblFinder。这些数据和脚本支持图中展示的scRNA-seq分析。

以及稿件的图S2，提供这些内容是为了便于对第60天大脑类器官细胞类型注释分析进行检查、复现和再利用。

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。