PRJNA817159：肥胖-淀粉样变共病影响下的海马与内脏脂肪组织细胞图谱 [scRNA-seq]
为探索阿尔茨海默病（AD）与肥胖之间的联系，我们在单细胞水平上分析了共病以及单独疾病对脑、免疫和脂肪组织的转录变化。我们观察到两种疾病的影响，包括 AD 小鼠中小胶质细胞和星形胶质细胞的 AD 相关改变，以及脑和脂肪中高脂饮食（HFD）相关的转录变化
![PRJNA817159: Hippocampus and visceral adipose tissues cellular landscape profiling to characterize the effects of obesity-amyloidosis comorbidity [scRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/231925.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA817159：肥胖-淀粉样变共病影响下的海马与内脏脂肪组织细胞图谱 [scRNA-seq]
PRJNA817159 是一个单细胞转录组数据集，聚焦于肥胖与淀粉样变性共病（即阿尔茨海默病与肥胖共存）对机体的影响。研究者以单细胞分辨率刻画了海马与内脏脂肪组织的细胞图谱，试图揭示两种疾病在脑、免疫与脂肪组织中的转录变化。该数据集同时考察共病状态与单独疾病状态，比较了阿尔茨海默病模型小鼠与野生型小鼠在对照饮食或高脂饮食条件下的表现，观察到阿尔茨海默病相关的小胶质细胞与星形胶质细胞改变，以及高脂饮食相关的脑与脂肪组织转录变化。数据集归入神经系统疾病／阿尔茨海默病分类，来源于 ebi.ac.uk。
【数据集背景】
阿尔茨海默病与肥胖是两种常见的健康问题，二者之间是否存在联系、又如何相互影响，是研究者关注的问题。为探索这一联系，该研究在单细胞水平上分析了共病以及单独疾病对脑、免疫和脂肪组织的转录变化，从而在细胞类型层面刻画两种疾病各自及叠加的效应。
【数据内容】
数据集包含海马与内脏脂肪组织的单细胞（单核）转录组图谱。研究对象为野生型小鼠与阿尔茨海默病模型（5xFAD）小鼠，分别维持在对照饮食或高脂饮食条件下，小鼠年龄为 7–9 个月。研究观察到两类效应：一是阿尔茨海默病相关改变，表现为 AD 小鼠中小胶质细胞和星形胶质细胞的变化；二是高脂饮食相关改变，表现为脑和脂肪组织中的转录变化。数据覆盖脑、免疫与脂肪组织多个层面。
【采集与来源】
数据来源于 ebi.ac.uk。研究对野生型与 5xFAD 小鼠的海马和脂肪组织进行了单核 RNA 测序（single nuclei RNA-seq），小鼠维持在对照或高脂饮食条件下，年龄为 7–9 个月。更详细的信息可参见 doi: https://doi.org/10.1101/2022.02.05.479219。
【适用场景】
该数据集适用于在单细胞水平上研究阿尔茨海默病与肥胖共病的转录效应，包括比较 AD 模型与野生型小鼠在海马中的小胶质细胞、星形胶质细胞变化，以及比较高脂饮食与对照饮食在脑和脂肪组织中的转录差异。也可用于考察共病状态与单独疾病状态之间的异同，涉及脑、免疫与脂肪组织的跨组织分析。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。相关研究细节可参见 doi: https://doi.org/10.1101/2022.02.05.479219。
下载信息
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数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJNA817159
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
为探究阿尔茨海默病（AD）与肥胖之间的关联，我们在单细胞水平上分析了共病及单一疾病对脑、免疫和脂肪组织的转录变化。我们观察到两种疾病的影响，包括AD小鼠小胶质细胞和星形胶质细胞中与AD相关的改变，以及高脂饮食（HFD）相关的脑和脂肪组织的转录变化。详见：doi: https://doi.org/10.1101/2022.02.05.479219 总体设计：我们对维持对照饮食或高脂饮食的7-9月龄野生型（WT）和AD模型（5xFAD）小鼠的海马和脂肪组织进行了单核RNA测序。
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
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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
