GSE316394：异常MGE GABA能神经发生参与亨廷顿病发病机制

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316394

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

本研究采用单细胞RNA测序技术，旨在表征亨廷顿病小鼠模型中突变型亨廷顿蛋白表达所导致的内侧神经节隆起（MGE）发育早期转录改变。单细胞转录组来源于荧光激活细胞分选（FACS）的Dlx1-eGFP阳性MGE细胞，这些细胞分离自胚胎第12.5天（E12.5）的BACHD和野生型对照胚胎。为控制生物学变异，每种基因型收集八个胚胎的MGE组织，并合并为每个条件两个独立的生物学重复，每个重复包含四个配对的MGE。解离和分选后，每个重复独立使用Chromium Next GEM Single Cell 3′ v3.1平台（10x Genomics）进行单细胞文库制备。文库在Illumina NextSeq 2000上测序，每个细胞平均测序深度约为26,000条reads。

单细胞转录组分析用于：(i) 解析E12.5期内侧神经节隆起（MGE）的细胞组成，(ii) 界定MGE神经发生轨迹中的主要祖细胞和前体细胞群体，以及(iii) 利用伪体差异表达方法评估基因型依赖的转录变化。研究特别关注基底GABA能祖细胞和有丝分裂后前体细胞。总之，该单细胞RNA测序数据集提供了一个高分辨率框架，用于探究突变型亨廷顿蛋白如何扰乱腹侧端脑发育过程中，尤其是MGE内，早期祖细胞状态及下游谱系程序。

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。