自然衰老诱导阿尔茨海默病树鼩海马单核转录组图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE235838

标准获取流程：

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   • 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

目前的临床前研究缺乏能诱导阿尔茨海默病（AD）的自然衰老模型。在此，我们出乎意料地从324只自然衰老的树鼩（TS）中筛选出10只具有明显AD表型的树鼩。利用单核RNA测序，我们构建了树鼩自然衰老诱导AD发生过程中细胞与遗传多样性的转录组图谱。进一步分析与免疫染色证实，兴奋性神经元祖细胞占比较大，并呈现通往兴奋性神经元亚型和与AD相关性更高的颗粒细胞的两种不同轨迹。祖细胞与少突胶质细胞之间的细胞通讯也增强。有趣的是，在人类、树鼩、猴和小鼠之间的跨物种分析描绘了细胞异质性，并进一步证实树鼩与猴的相似性高于小鼠。总体而言，我们的研究在一个新型AD模型中建立了首个海马单核转录组图谱，拓展了我们对自然衰老过程中祖细胞的认识，并为AD的诊断和治疗提供了重要参考。

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。