阿尔茨海默病、CADASIL与创伤性脑损伤小鼠模型中小胶质细胞异质性反应与稳定血管转录程序对比（ArcSwe数据）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE327618

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

脑血管在各种脑部疾病中受影响的程度仍未被充分了解。为解决这一问题，我们建立了一个包含主要血管细胞类型和小胶质细胞的转录组库，以比较三种与神经炎症及相关血管反应性有关的人类脑部疾病小鼠模型中的转录组反应：阿尔茨海默病（AD）、创伤性脑损伤（TBI）以及伴皮质下梗死和白质脑病的常染色体显性遗传性脑动脉病（CADASIL）。对不同疾病阶段的超过250,000个细胞进行单细胞分析，鉴定出两种此前未知的血管细胞亚型，扩展了内皮分区谱，并使得对血管细胞和小胶质细胞中分子反应的详细分析成为可能。出乎意料的是，在三种条件下，所有血管细胞类型在转录组上均保持正常，而小胶质细胞则表现出显著的、疾病特异性的转录变化。值得注意的是，小胶质细胞的反应在晚期TBI和AD之间趋同，为TBI后神经退行性变的易感性提供了新的见解。

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。