GSE212251：追踪人和小鼠大脑中细胞类型特异性的时间动态

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE212251

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

祖细胞在维持正常、衰老和疾病状态下的最佳机体功能中发挥着基础性作用。然而，对祖细胞的特征描述尚不完整，尤其是在大脑中，部分原因是传统方法在体内解析细胞类型特异性增殖与分化动态方面受到通量和分辨率不足的限制。在此，我们开发了TrackerSci，这是一种新技术，将新生细胞的体内标记与单细胞组合索引相结合，以描绘稀有祖细胞的单细胞染色质图谱和转录组，并在体内追踪细胞分化轨迹。我们应用TrackerSci分析了跨越三个年龄阶段的整个小鼠大脑以及阿尔茨海默病小鼠模型中新生细胞的表观遗传和基因表达动态。利用该数据集，我们鉴定出在传统单细胞分析中特征描述较少的多种祖细胞类型，并恢复了它们独特的表观遗传特征。

我们进一步量化了祖细胞在特定细胞类型中的增殖与分化潜能，并揭示了伴随衰老变化（如神经发生/少突胶质细胞生成减少）的分子程序。最后，我们将分析扩展至衰老人脑中的祖细胞研究，通过分析来自六个衰老人脑五个解剖区域的约80万个单细胞转录组。我们还探索了人类与小鼠少突胶质细胞生成之间共享或差异的转录组特征，以及人小脑中少突胶质细胞生成的区域特异性下调。这些数据共同提供了对哺乳动物大脑中稀有祖细胞的深入见解。我们预期TrackerSci将广泛适用于表征多种系统中特定细胞类型的时间动态。

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。