神经生长因子响应元件调控免疫细胞炎症及阿尔茨海默病小鼠模型失调的原始scRNA-seq FASTQ数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.48723/d5mw-0122

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

该数据集包含从野生型C57BL/6J小鼠（n = 2）分离的脾细胞中生成的原始单细胞RNA测序（scRNA-seq）FASTQ文件。文库使用10x Genomics Chromium Next GEM Single Cell 3′ Reagent Kit v3.1制备，并在Illumina NextSeq 2000平台上测序。该数据集包含与一项题为“神经生长因子响应元件调节免疫细胞炎症，并在阿尔茨海默病小鼠模型中失调”的研究相关的双端原始测序文件。该数据集包含四（4）个文件：- RGAD_WT_S1_L001_R1_001.fastq.gz 野生型样本1的正向读段 - RGAD_WT_S1_L001_R2_001.fastq.gz 野生型样本1的反向读段 - RGAD_WT1_S1_L001_R1_001.fastq.gz 野生型样本2的正向读段 - RGAD_WT1_S1_L001_R2_001.fastq.gz 野生型样本2的反向读段

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。