人内嗅皮层空间与单细胞转录组：阿尔茨海默病不同风险

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308007

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

我们展示了首个来自死后人脑供体内嗅皮层(ERC)的空间分辨转录组学和单核RNA测序整合数据集。ERC与阿尔茨海默病(AD)的早期进展有关，我们选择这一脑区，通过比较APOE E2和E4等位基因携带者，研究与AD风险相关的基因表达变化。我们专门选择了未诊断AD或广泛神经退行性变的供体。由于非洲血统背景相比欧洲血统背景AD风险增加，且女性相比男性AD风险也增加，我们的数据集包含了来自这些不同背景的供体。我们鉴定出一个前髓鞘少突胶质细胞亚群，其转录组变化与APOE E4携带者强烈相关。这些变化在两种血统背景中都存在，尽管在非洲血统供体中更为显著。为了便于基于此数据集的未来研究，我们提供了原始和处理后的数据，并创建了交互式网络应用程序。

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。