面肩肱型肌营养不良症患者与健康对照的骨骼肌及PBMC T细胞受体库
一项T细胞受体测序研究，纳入从先前在此处描述的队列中选取的4例面肩肱型肌营养不良症患者和3例健康对照： beta链生成测序文库： NovaSeq X Plus上测序
基本信息
资源简介
面肩肱型肌营养不良症患者与健康对照的骨骼肌及PBMC T细胞受体库
该数据集收录了面肩肱型肌营养不良症（facioscapulohumeral muscular dystrophy）患者与健康对照的骨骼肌及外周血单个核细胞（PBMC）T细胞受体库测序数据。研究选取了4例面肩肱型肌营养不良症患者和3例健康对照，这些样本来自此前已报道的一个队列。研究人员分别从骨骼肌和PBMC中提取RNA，针对T细胞受体β链构建测序文库，并在Illumina NovaSeq X Plus平台上完成测序。该数据集由Zenodo发布，采用知识共享署名4.0国际许可协议，可为研究面肩肱型肌营养不良症中T细胞免疫应答特征提供原始测序资源。
【数据集背景】
面肩肱型肌营养不良症是一种神经系统疾病。本数据集是一项T细胞受体测序研究，聚焦于该疾病患者与健康对照在骨骼肌和外周血单个核细胞中的T细胞受体库特征。研究所纳入的4例患者和3例健康对照并非新招募，而是从先前已描述的队列中选取的子集，该队列的详细信息已在相关文献中报道。通过比较患者与对照的T细胞受体β链 repertoire，该数据有助于探索适应性免疫在面肩肱型肌营养不良症中的潜在作用。
【数据内容】
数据集包含来自骨骼肌和PBMC两类样本的T细胞受体β链测序数据。具体而言，研究针对TCR β链生成测序文库，采用定量平末端连接（quantitative blunt-end ligation）的bulk TCR测序方法，并在Illumina NovaSeq X Plus平台上进行测序。数据覆盖4例面肩肱型肌营养不良症患者和3例健康对照，样本类型包括骨骼肌与PBMC。除上述内容外，源站未提供关于数据文件数量、文件格式、测序读长、数据总量等更详细的描述。
【采集与来源】
样本来源于先前已报道的面肩肱型肌营养不良症队列，本研究从中选取了4例患者和3例健康对照。RNA提取方法因样本类型而异：骨骼肌样本使用TRIzol法提取RNA，PBMC样本使用RNeasy试剂盒提取RNA。随后针对TCR β链构建测序文库，建库采用定量平末端连接的bulk TCR测序方案，测序在Illumina NovaSeq X Plus平台上完成。数据由Zenodo发布，发布时间为2026年。
【适用场景】
该数据集适用于T细胞受体库相关研究，尤其是针对面肩肱型肌营养不良症的免疫学分析。研究者可利用这些数据比较患者与健康对照在骨骼肌和PBMC中的TCR β链多样性、克隆扩增及克隆共享等特征，也可将骨骼肌与PBMC的受体库进行对照分析，以探索组织间免疫细胞分布的差异。此外，该数据可作为TCR测序方法学研究的参考数据，或用于与其他神经肌肉疾病TCR库数据的比较分析。具体分析方向需结合研究者自身的研究设计。
【使用方法】
使用该数据集时，应遵循Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议的要求，在使用中注明出处。由于源站未提供数据文件的具体组织方式、格式说明及配套分析流程，使用前需自行查阅Zenodo记录中的文件列表与说明文档。分析时可根据样本类型（骨骼肌或PBMC）和分组（患者或健康对照）对数据进行归类，并参考所引用的TCR测序方法学文献理解建库与测序的技术细节。源站未提供标准化的分析脚本或处理流程。
【质量与限制】
该数据集的样本量较小，仅包含4例患者和3例健康对照，统计效力有限，结果解释需谨慎。样本来自先前报道的队列子集，其代表性受原队列纳入标准的影响。源站未提供测序深度、数据质量评分、批次信息及质量控制指标等详细内容，也未说明是否存在技术重复或生物学重复。此外，源站未提供临床元数据的详细描述，使用者在关联临床特征时可能受到限制。
【引用与许可】
使用该数据集时应引用其Zenodo记录及关联的原始队列文献与方法学文献。数据采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，允许在署名前提下共享与改编。作者包括Cowley, Matthew V.、Santiapillai, Joseph、Nageswaran, Gayathri、Jin, Weijie、Greco, Anna、Voermans, Nicol C.、van Engelen, Baziel G. M.、Zammit, Peter S.与Chain, Benny。发布机构为Zenodo，发布时间为2026年。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23504132
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
一项T细胞受体测序研究，对象为从先前在此处描述的队列中选取的4例面肩肱型肌营养不良症患者和3例健康对照者的一个亚组：https://doi.org/10.1093/braincomms/fcad235。使用TRIzol从骨骼肌中提取RNA，使用RNeasy试剂盒从PBMC中提取RNA。通过此处描述的定量平末端连接批量TCR测序方法生成TCR β链的测序文库：https://doi.org/10.3389/fimmu.2017.01267，并在Illumina NovaSeq X Plus上进行测序。
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
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