人类多巴胺神经元单细胞基因组图谱:识别帕金森病中选择性退化的神经元群体

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,聚焦帕金森病中黑质致密部多巴胺能神经元的选择性易损性。研究者开发了富集并转录组分析数千个多巴胺能神经元的方案,对帕金森病患者与匹配对照共采样 387,483 个细胞核,其中包含 22,048 个多巴胺能神经元图谱,鉴定出 10 个神经元

cellxgene
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基因组分类Lewy body dementiaParkinson diseasenormal
Single-cell genomic profiling of human dopamine neurons identifies a population that selectively degenerates in Parkinson’s disease

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

人类多巴胺神经元单细胞基因组图谱:识别帕金森病中选择性退化的神经元群体

该数据集来自 cellxgene.cziscience.com,聚焦帕金森病中黑质致密部多巴胺能神经元的选择性易损性。研究者开发了富集并转录组分析数千个多巴胺能神经元的方案,对帕金森病患者与匹配对照共采样 387,483 个细胞核,其中包含 22,048 个多巴胺能神经元图谱,鉴定出 10 个神经元群体,并用 Slide-seq 在 SNpc 内进行空间定位。数据可用于研究帕金森病中多巴胺能神经元亚型易损性的分子特征(来源 cellxgene.cziscience.com)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):黑质致密部(SNpc)内部分多巴胺(DA)神经元的丢失是帕金森病(PD)的一个决定性病理标志。然而,与 DA 神经元易损性相关的分子特征尚未被完全确定。为了全面表征黑质 DA 神经元类型及其对 PD 的相对易损性,我们开发了一种方案,用于富集并对来自 PD 患者和匹配对照的数千个 DA 神经元进行转录组分析,共采样 387,483 个细胞核,其中包括 22,048 个 DA 神经元图谱。我们鉴定出 10 个群体,并使用 Slide-seq 将每个群体在 SNpc 内进行空间定位。一个由基因 AGTR1 表达标记、空间上局限于 SNpc 腹侧层的单一亚型,对丢失高度敏感,并显示出 TP53 和 NR2F2 靶标的最强上调,从而提名了与

【主题与分类】

主题标签:Lewy body dementia、Parkinson disease、normal。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://cellxgene.cziscience.com/collections/b0f0b447-ac37-45b0-b1bf-5c0b7d871120

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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

黑质致密部(SNpc)内部分多巴胺(DA)神经元的丢失是帕金森病(PD)的一个决定性病理标志。然而,与DA神经元易感性相关的分子特征尚未被完全确定。为了全面表征黑质DA神经元的类型及其对PD的相对易感性,我们开发了一套方案,用于富集并转录组分析来自PD患者及匹配对照的数千个DA神经元,共采样了387,483个细胞核,其中包括22,048个DA神经元图谱。我们鉴定出10个群体,并利用Slide-seq将每个群体在SNpc内进行空间定位。其中一个单一亚型,以AGTR1基因表达为标志,并在空间上局限于SNpc的腹侧层,对该亚型的丢失高度易感,并显示出TP53和NR2F2靶标的最强上调,从而提名了与体内退变相关的分子过程。这同一易感群体特别富集了与PD相关的遗传风险,突显了细胞内在通路在决定DA神经元对PD相关退变差异易感性中的重要性。

注意:进行基因搜索时,所有基因名称均已大写。疾病:路易体痴呆、帕金森病、正常。组织:黑质致密部。检测方法:10x 3’ v3。单细胞数据集(CZ CELLxGENE)。

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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