多因素基准研究中成年小鼠脑整合单核RNA-seq数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE327236

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

单核RNA测序（snRNA-seq）对于解析大脑中的细胞异质性至关重要，然而技术变量对细胞组成和基因表达的单独及交互影响仍缺乏充分的定量研究。本文呈现了首个针对成年小鼠大脑中snRNA-seq技术混杂因素的多因素基准研究，通过使用相同的测序平台（SeekOne Digital Droplet），对组织采集方法（死后采集 vs. 活体采集）和细胞核固定方式（甲醇固定 vs. 新鲜）进行了系统性评估。我们发现，标准的死后采集会导致代谢活跃的谷氨酸能神经元亚群发生快速、选择性的丢失，这掩盖了与高级认知功能相关的转录本，同时保持了整体细胞比例不变。虽然甲醇固定对细胞类型组成的改变极小，但它引入了细胞类型特异性的基因表达变化，优先稳定了结构性和核心功能转录本。我们验证了这些技术伪影，提供了混杂因素的系统性图谱，并确定谷氨酸能神经元对工作流程诱导的偏倚具有独特的脆弱性。

我们的研究提供了一个稳健的实验和分析框架，用以将技术噪声与真实的生物学信号区分开来。这些发现表明，精确报告和控制工作流程变量是构建可重复、整合性脑细胞图谱以及确保单细胞转录组学中准确生物学发现的前提条件。

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。