帕金森病与对照脑颞中回细胞类型解析Micro-C图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1418141

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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

帕金森病（PD）是一种常见的神经退行性疾病，其大部分遗传风险存在于非编码基因组中。为了表征帕金森病中细胞类型特异性基因调控所依赖的三维染色质结构，我们从死后人脑组织中生成了高分辨率的Micro-C染色质构象图谱。从36名表现出新皮质路易体病理的帕金森病个体和21名神经学正常对照供者的中颞回中分离了细胞核。采用荧光激活细胞核分选技术纯化了四种主要脑细胞类别：神经元、少突胶质细胞、星形胶质细胞和小胶质细胞。低产量群体在两种仪器上平行处理，并为每种细胞类型生成了生物学和技术重复样本。分选后的细胞核使用Dovetail Genomics Micro-C平台进行处理，以生成核小体分辨率的染色质接触图谱。

这些数据提供了人类皮层中染色质环、拓扑关联结构域以及精细调控相互作用的细胞类型特异性图谱。Micro-C数据集是一个更大的单核多组学研究的一部分，该研究整合了染色质可及性、基因表达、数量性状位点定位以及基于机器学习的变异效应预测，以将罕见非编码变异与帕金森病相关细胞类型中的调控元件和靶基因联系起来。

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。