GSE328663：联合ASCL1与NEUROD1将人RPE重编程为不同谱系神经元

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE328663

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。

数据说明

目前，针对光感受器病变的治疗鲜有前景可观的方法：例如，通过基因治疗增强或替换突变基因，已在临床前研究中被证明成功，其中一些疗法正迈向临床。另一种方法旨在释放非神经元视网膜细胞固有的干细胞潜能，以在原位再生神经元。这一研究方向基于以下发现：某些脊椎动物甚至能够从RPE恢复严重受损的视网膜，并具备恢复完整功能所需的所有细胞类型。在本研究中，我们首先建立了一个基于分离的胎儿人RPE的稳健体外培养体系。随后，我们采用条形码多重单细胞RNA测序筛选方法，寻找能够将人RPE重编程为光感受器样状态的因子。通过这一方法，我们鉴定出NEUROD1是ASCL1的互补因子。二者联合过表达，并结合bFGF和Activin A抑制剂处理，可产生具有不同谱系特征性表达模式的RPE来源神经元细胞。

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。