幼儿颞叶中迁延的神经元募集
该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,主题为幼儿颞叶中迁延的神经元募集,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类

基本信息
资源简介
幼儿颞叶中迁延的神经元募集
该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,主题为幼儿颞叶中迁延的神经元募集,属于神经系统疾病与阿尔茨海默病分类。源站描述指出,人类颞叶在出生后仍存在大量年轻神经元迁移至内嗅皮层及邻近区域,切向流持续约1年,径向扩散持续约2-3年,而恒河猴无此现象;结合免疫染色与单核RNA测序,发现多数迁移细胞源自尾侧神经节隆起并成为LAMP5+细胞。数据可用于研究出生后神经元迁移、内嗅皮层发育及相关神经系统疾病机制(来源 cellxgene.cziscience.com)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):人类大脑颞叶包含内嗅皮层(EC),这是一个高度互联的整合中枢,负责感觉与空间信息,对情景记忆形成至关重要,也是皮层海马输入的主要来源。人类EC在儿童期持续发育,但神经发生和向EC的神经元迁移被广泛认为在出生时已完成。本研究表明,人类颞叶包含许多年轻神经元迁移至出生后EC及邻近区域;一条大的切向流持续约1年,径向扩散持续约2-3年。相比之下,我们在恒河猴(Macaca mulatta)中未发现等效的出生后迁移。对神经节隆起(GE)生发区、EC流和出生后EC的免疫染色和单核RNA测序(snRNA-seq)显示,大多数EC流迁移细胞源自尾侧GE并成为LAMP5+
【主题与分类】
主题标签:normal。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。
【获取与许可】
源站页面:https://cellxgene.cziscience.com/collections/cae8bad0-39e9-4771-85a7-822b0e06de9f
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://cellxgene.cziscience.com/collections/cae8bad0-39e9-4771-85a7-822b0e06de9f
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
人类大脑的颞叶包含内嗅皮层(EC),这是一个高度互联的整合中枢,负责处理感觉和空间信息;对情景记忆的形成至关重要,也是皮层海马输入的主要来源。人类EC在儿童期持续发育,然而神经发生和神经元向EC的迁移被广泛认为在出生时即已完成。本研究表明,人类颞叶中存在许多年轻神经元迁移至出生后EC及邻近区域;一条大型切向迁移流持续约1年,径向扩散持续至约2-3年。相比之下,我们在恒河猴(Macaca mulatta)中未发现等效的出生后迁移。对神经节隆起(GE)生发区、EC迁移流及出生后EC的免疫染色和单核RNA测序(snRNA-seq)显示,大多数EC迁移流中的迁移细胞源自尾侧GE,并成为LAMP5+RELN+抑制性中间神经元。这些晚期到达的中间神经元可能在出生后生活中继续塑造感觉和空间信息的处理,而此时儿童正积极地与其环境互动。
内嗅皮层是阿尔茨海默病最早受累的脑区之一,近期研究将认知功能下降与LAMP5+RELN+细胞的丢失联系起来。我们的研究揭示,这些细胞中有许多在儿童早期通过一条主要的出生后迁移流抵达内嗅皮层。疾病:正常。组织:内嗅皮层、神经节隆起。检测方法:10x 3’ v3。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
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。




