单细胞分辨率下发育中小鼠冠状缝数据集
该数据集来自 NCBI GEO,包含发育中小鼠胚胎冠状缝的单细胞转录组与组织学分析数据,文件为 GSE163693_series_matrix.txt.gz

基本信息
资源简介
单细胞分辨率下发育中小鼠冠状缝数据集
The developing mouse coronal suture at single-cell resolution
该数据集来自 NCBI GEO,包含发育中小鼠胚胎冠状缝的单细胞转录组与组织学分析数据,文件为 GSE163693_series_matrix.txt.gz。研究覆盖缝内细胞多样性,识别出 Erg 和 Pthlh 作为成骨祖细胞早期标志,并揭示骨前沿与骨膜间前成骨细胞特征差异,以及缝上、缝下多层间充质结构。数据可用于研究颅缝发育、成骨分化及神经系统相关颅骨生长机制(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Dec 22 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):缝分隔颅骨扁骨,并使大脑与覆盖其上的颅骨协调生长。为揭示缝内细胞多样性,我们对胚胎小鼠冠状缝进行了单细胞转录组与组织学分析。我们确定 Erg 和 Pthlh 为缝内成骨祖细胞的早期标志物,并发现骨前沿与骨膜之间存在不同的前成骨细胞特征。冠状缝处存在多样的间充质层,包括缝下方多个不同的脑膜层,以及缝上方的韧带层、颅外层和皮下层。在缝上方的颅外层中,我们观察到一种跨越额骨和顶骨的韧带样群体,其表达与机械感觉相关的基因。冠状缝内及周围的间充质在额骨与顶骨之间呈不对称分布。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL21103、10090。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE163693
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 26 202,引用时请注意版本时效。
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE163693
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
缝将颅骨的扁骨分隔开,并使大脑与覆盖其上的颅盖能够协调生长。为揭示颅缝内的细胞多样性,我们对胚胎期小鼠冠状缝进行了单细胞转录组学和组织学分析。我们确定Erg和Pthlh是颅缝内成骨祖细胞的早期标志物,并发现骨前沿与骨膜之间存在不同的前成骨细胞特征。冠状缝处存在多种间充质层,包括颅缝下方的多个不同脑膜层,以及颅缝上方的韧带层、颅外膜层和皮下层。在颅缝上方的颅外膜层中,我们观察到一个跨越额骨和顶骨的韧带样细胞群体,其表达与机械感觉相关的基因。
冠状缝内及周围的间充质在额骨与顶骨之间呈不对称分布,我们识别出从骨前沿延伸至更成熟骨内的成骨细胞的不同状态,以及缝合处干细胞的潜在特征。在脑膜层中,我们检测到一种潜在的软骨生成性骨膜硬脑膜细胞群,其可能参与闭合缝合的软骨内成骨过程。颅缝早闭相关突变基因的表达散布于多种细胞类型中,提示稳态可能在多个环节失效。该单细胞图谱为理解冠状缝——颅缝早闭中最常发生融合的缝合——的发育提供了资源。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




