GSE325911：I型干扰素驱动中枢神经系统中T细胞对amyloid-beta的应答

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE325911

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

该存储库包含来自13月龄和24月龄APP23^het转基因小鼠与野生型小鼠大脑皮层切片，以及人类阿尔茨海默病皮层组织的原始及处理后靶向空间转录组学数据。空间分析采用Molecular Cartography™平台（Resolve Biosciences）进行，这是一种基于成像的高度多重单分子荧光原位杂交（smFISH）技术。数据集包括原始转录本坐标文件，以及由该平台分割算法生成的细胞分割输出。研究同时进行了无分割（基于转录本）和基于分割的空间分析。这些数据用于探究淀粉样斑块相关区域中年龄依赖性的免疫细胞组成及T细胞表型的空间富集情况，详情见相关手稿。详细的实验流程、基因面板、预处理步骤、归一化、聚类及空间分析方法，请参见出版物中的方法部分。

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。