高内涵成像分析秀丽隐杆线虫胚胎发育数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.kb79121

标准获取流程：

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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。

数据集大小约 89.2 MB。

数据说明

秀丽隐杆线虫胚胎是分析细胞命运特化与组织形态发生机制的重要模型。用于分析胚胎发生的精密谱系追踪方法虽已建立，但劳动强度大，且无法自然地整合形态发生读出。为实现发育表型的快速分类，我们开发了一种高内涵方法，采用两种定制株系：一种是在外胚层、中胚层和内胚层/咽部表达核标记的胚层株系，另一种是表达标记表皮细胞连接和神经元细胞表面的形态发生株系。我们描述了一种可同时对80-100个胚胎进行活体成像的程序，并提供了一个定制程序，可生成单个胚胎的裁剪、定向图像堆栈以方便分析。我们通过在含有RNAi敏化突变的两种株系变体中干扰40个先前已表征的发育基因，证明了该方法的实用性。由此产生的数据集为参与细胞命运特化和形态发生的广泛基因产生了独特、可重复的特征性表型。

我们的分析还提供了新的体内证据，证明MBK-2在中胚层命运决定中的作用以及LET-381在延伸过程中的功能。

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。