PRJNA833424：强直性肌营养不良皮质类器官模型中MECP2相关通路失调 [scRNA-Seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA833424

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

由于皮质类器官由异质性细胞类型群体组成，因此对6个月大的DM1和Rett综合征皮质类器官进行了单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析，以确定CELF2的RNA靶标在哪些细胞类型中表达。对来自对照组、DM600和DM1200皮质类器官的8595个细胞的合并数据集实施了无监督聚类，该数据集每类器官系约含2865个细胞，每个细胞约17575个读数，以在分化后6个月时识别基因型特异性聚类。用于降维的统一流形近似与投影（UMAP）揭示了对照组与DM1类器官之间的明显差异。根据已建立的细胞类型特异性基因标记的表达，将较小的亚聚类合并为代表四大主要细胞类别：神经祖细胞、中间神经祖细胞、谷氨酸能皮质神经元和胶质细胞。总体设计：来自强直性肌营养不良1型（DM1200和Dm600）和Rett综合征（MECP2）患者干细胞以及2个神经典型对照干细胞（MECP2_KO和MECP2_WT）分化而成的皮质类器官在单细胞水平上的基因表达谱。

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。