PRJNA1509194:单细胞转录组测序揭示小鼠肺炎支原体肺炎模型的免疫致病反应

该数据集来自 NCBI,包含小鼠肺炎支原体肺炎模型的单细胞转录组测序数据。研究对雄性 BALB/c 小鼠(4–5 周龄)在对照条件和感染后第 5 天的肺部 CD45⁺ 白细胞进行 FACS 分选,使用 10x Genomics 平台建库并在 Illumina NextSeq 500/550 测序

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1509194: Single-cell transcriptome sequencing approach reveals immunopathogenic responses in a murine model of Mycoplasma pneumoniae pneumonia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

PRJNA1509194:单细胞转录组测序揭示小鼠肺炎支原体肺炎模型的免疫致病反应

该数据集来自 NCBI,包含小鼠肺炎支原体肺炎模型的单细胞转录组测序数据。研究对雄性 BALB/c 小鼠(4–5 周龄)在对照条件和感染后第 5 天的肺部 CD45⁺ 白细胞进行 FACS 分选,使用 10x Genomics 平台建库并在 Illumina NextSeq 500/550 测序。数据包括处理后的细胞-基因 UMI 表达矩阵、UMAP 降维坐标及基于 Louvain 算法和经典标记的细胞聚类注释,可用于分析肺炎支原体感染期间肺部免疫细胞的异质性和免疫致病反应(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究生成了通过 FACS 从雄性 BALB/c 小鼠(4–5 周龄)分离的活力肺部 CD45⁺ 白细胞的单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据集,涵盖对照条件和感染肺炎支原体(Mut129 株,1 x 10^8CCU/mL,50 µL/天,持续 3 天;每组 n = 2 只小鼠)后第 5 天。单细胞文库使用 10x Genomics Chromium Single Cell 3′ Kit(v3.1)制备,每个样本目标捕获 6,000–8,000 个细胞,并在 Illumina NextSeq 500/550 平台上测序。所得数据集包含处理后的细胞-基因 UMI 表达矩阵、UMAP 降维坐标以及使用 Louvain 算法(分辨率 = 0.8)和经典细胞标记物得出的细胞聚类注释,用于表征 MP 感染期间局部肺部免疫异质性。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:呼吸系统疾病/肺炎。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1509194

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    • 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

本研究生成了在对照条件下以及肺炎支原体感染后第5天,通过FACS从雄性BALB/c小鼠(4–5周龄)中分离的存活肺CD45⁺白细胞的单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集(Mut129株,1 x 10^8 CCU/mL,50 µL/天,连续3天;每组n = 2只小鼠)。使用10x Genomics Chromium Single Cell 3′试剂盒(v3.1)制备单细胞文库,每个样本的目标捕获细胞数为6,000–8,000个,并在Illumina NextSeq 500/550平台上进行测序。所得数据集包含处理后的细胞-by-基因UMI表达矩阵、UMAP降维坐标,以及使用Louvain算法(分辨率 = 0.8)和经典细胞标志物得出的细胞簇注释,用以表征MP感染期间肺部局部免疫异质性。

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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