探寻阿尔茨海默病中tau病变选择性易感性的细胞基础

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3Adf0b7db94690718ba77844a3bfa0c7a1c81c1e0369bf5f00562710f41ffa104c

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；
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   • 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

阿尔茨海默病等神经退行性疾病在大脑中表现出的病理变化，以刻板且区域特异性的方式进展。然而，区域易感性的细胞基础仍知之甚少，部分原因在于全面收集细胞类型的全脑图谱一直难以获取。在此，我们采用了一种近期的细胞类型图谱绘制流程——矩阵求逆与子集选择（MISS），以确定小鼠全脑范围内泛海马和新皮质细胞的分布，随后利用这些图谱来识别PS19小鼠模型中基于细胞类型的选择性易感性的普遍原则。我们发现，作为整体，海马谷氨酸能神经元与区域tau蛋白沉积呈显著正相关，提示其易感性，而皮质谷氨酸能和GABA能神经元则呈负相关。我们还发现少突胶质细胞是单一最强烈负相关的细胞类型。此外……基因表达 用于生成细胞类型图谱的单细胞RNA测序数据来自Yao等人。

艾伦脑科学研究所（AIBS）对大约130万个单细胞进行了测序，这些细胞以10x测序深度全面采样自新皮质和海马结构（Yao等，2021，Cell）。作者使用标准的Jaccard-Louvain聚类算法，在三个分类层级上对这些样本进行了联合层次聚类：类（n=4）、亚类（n=42）和簇（n=387）。每个样本的完整注释和基因表达谱，以及跨细胞类型簇的修剪平均表达量，均已公开可用（https://portal.brain-map.org/atlases-and-data/rnaseq/mouse-whole-cortex-and-hippocampus-10x）。在此，我们使用了该按簇修剪均值数据集，因为矩阵求逆与子集选择（MISS）算法仅需要每个簇中细胞类型的共识谱。利用所提供的层次分类体系

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。