人诱导多能干细胞来源兴奋性神经元在阿尔茨海默病患者与对照间的转录组差异

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE260873

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；
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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

近期，从体细胞创建多能干细胞并将其分化为多种细胞类型的技术进步，使我们能够在不受疾病相关变化限制的情况下进行研究。我们生成了诱导多能干细胞（iPSCs），并利用慢病毒载体将其分化为兴奋性谷氨酸能神经元，随后对这些神经元进行了RNA测序。我们比较了来自7名阿尔茨海默病（AD）患者和6名对照患者的细胞的转录组。我们发现，在病例组与对照组衍生的神经元之间，有621个基因在校正p < 0.05的水平上显示出表达差异。这些基因与一项AD患者单细胞转录组研究中报道的基因存在显著重叠和方向一致性；它们包括全基因组关联研究中涉及的5个AD相关基因，并且似乎在更大的功能网络中发挥作用，这一点从蛋白质-蛋白质相互作用数据库STRING中观察到的它们之间过多的相互作用可以看出。使用统一流形近似与投影（UMAP）进行的探索性分析表明，基于基因表达，患者可分为不同的聚类，这些聚类在临床上可能有所不同。

我们的研究成果将能够精确识别阿尔茨海默病患者中不同的生物学亚型，从而促进量身定制的精准医疗策略的实施。

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。