精神分裂症相关基因在人类前额叶皮层分层及细胞微环境中的表达变化 [Xenium]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307404

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

精神分裂症（SCZ）中背外侧前额叶皮层（dlPFC）功能障碍的分子机制尚不清楚。dlPFC细胞类型在六个皮层中空间组织成功能性微环路，这些微环路调控与SCZ相关的认知和情绪过程。虽然已在某些SCZ相关基因中证实了跨皮层层次和细胞类型的区域特异性，但空间分辨转录组学（SRT）能够更明确地映射疾病的分子关联。我们利用Visium平台并结合免疫染色标记神经元周围网、神经元和血管系统，研究了神经典型对照（n=31）和SCZ（n=32）脑供体的人dlPFC中的空间基因表达变化。随后将SCZ相关差异表达基因（DEGs）映射到这些标记的细胞微环境和皮层层次中。在突触和神经免疫通路中鉴定出主要的转录改变，我们将其定位到神经毡和胶质细胞富集的结构域。

结合bulk和单细胞RNA研究的整合分析，突显了空间定位胶质细胞群体的不同作用，并识别出内皮细胞和小胶质细胞中新型DEGs的富集。这些发现得到了以下证据的支持：SCZ遗传风险在相似结构域中的富集，以及层特异性转录因子与SCZ风险变异的关联。使用Xenium进行的细胞分辨率SRT将层状疾病关联扩展至空间组织化的细胞类型。这些发现突显了SRT在识别新型SCZ相关生物学方面的独特优势，尤其是对于可能被其他技术遗漏的细胞群体和区室。我们提供了数据资源，以实现空间转录组数据（Samui）的样本级可视化，并探索跨空间结构域（iSEE-layer adjusted）和细胞微环境（iSEE-Neuropil、iSEE-Neuron、iSEE-vasculature、iSEE-PNNs）的SCZ相关DEGs。Xenium的主要目标

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。