神经炎症下小胶质细胞Bin1缺陷小鼠皮层组织的单核RNA测序

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/whgkcy72yv.1

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。

数据集大小约 1.21 GB。

数据说明

桥接整合因子1（BIN1）是阿尔茨海默病（AD）的主要遗传风险因素，并在小胶质细胞中高表达。然而，其在调控小胶质细胞激活和神经炎症中的确切作用仍未完全阐明。我们假设，小胶质细胞特异性BIN1缺失会改变小胶质细胞的基线转录组图谱，并在急性神经炎症期间加剧或异常调节皮层炎症反应。为验证这一假设，我们使用了针对小胶质细胞特异性靶向Bin1的条件性敲除小鼠模型（Bin1cKO），并使其接受脂多糖（LPS）诱导的全身性炎症以模拟急性神经炎症。该数据集由来自成年小鼠大脑皮层的单核RNA测序（snRNA-seq）数据组成。实验分组：对照（WT）+ 溶剂；对照（WT）+ LPS；小胶质细胞Bin1条件性敲除（Bin1cKO）+ 溶剂；小胶质细胞Bin1条件性敲除（Bin1cKO）+ LPS。组织处理与测序：在腹腔注射LPS[插入剂量，例如1 mg/kg]或生理盐水溶剂后[插入时间，例如24小时]，从成年小鼠中采集皮层组织。

从冷冻小鼠皮层中分离细胞核，使用抗体标签进行多重标记，并通过FACS分选为神经元（NeuN+）和非神经元（NeuN-）组分，以富集胶质细胞。这些组分按1：4比例重新混合，跨样本合并，并使用10x Genomics v3化学方法处理，在Illumina NovaSeq 6000上进行测序。数据内容：该存储库包含处理后的计数和元数据表。snRNA-seq数据提供了在Bin1缺陷和炎症挑战下皮层的高分辨率、细胞类型特异性的转录组图谱。该数据集的重要发现包括：1）成功识别并聚类了主要皮层细胞群体，包括小胶质细胞、星形胶质细胞、少突胶质细胞、少突胶质前体细胞（OPCs）、兴奋性神经元和抑制性神经元。2）

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。