细胞类型分辨的人脑microRNA与tRNA片段图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE314790

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

小非编码RNA（sncRNAs），包括微小RNA（miRs）和tRNA片段（tRFs），调控着大脑发育、炎症及神经退行性变中涉及的多条分子途径，并在多种神经学背景下对应激损伤作出动态响应。然而，大脑中miRs和tRFs的细胞类型特异性仍鲜有表征，限制了对其功能的理解。为解决这一问题，我们从活体脑组织中构建了一个全面、细胞类型分辨的人脑小非编码RNA图谱。具体而言，我们从神经外科获取的新鲜人脑标本中分离出神经元、星形胶质细胞、小胶质细胞和少突胶质细胞，并利用小RNA测序技术对其小RNA库进行了分析。我们的图谱揭示了miR和tRF表达中的多种细胞类型差异，并识别出了小RNA细胞类型生物标志物。此外，我们证明了miR的细胞类型特异性可能受位于细胞类型相关增强子区域的特定数量性状位点调控。

我们发现，与胶质细胞相比，神经元中5’-tRNA半分子的水平更高，其中包括源自甘氨酸、亮氨酸和赖氨酸相关tRNA的5’-tRNA半分子在神经元中的特定富集。有趣的是，与年龄匹配的对照组相比，这些神经元tRF家族在阿尔茨海默病死后脑样本中显著上调，可能反映了神经元对疾病的反应。我们的图谱以及配套的用于miR细胞类型富集分析的统计工具，共同提供了一种新颖的公开可用资源，用于解析新鲜人脑中small RNA的细胞类型来源和功能。

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。