小分子定向分化浸没培养人鼻气道上皮用于呼吸系统疾病建模 [scRNA-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318347

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

未分化或转化上皮细胞的浸没培养因易于使用和可扩展而广泛用于呼吸研究。然而，这些系统无法再现人气道上皮的细胞多样性。在此，我们描述了一种浸没分化模型，使用通过微创刷检获得的冷冻保存人鼻上皮细胞。通过用小分子抑制剂靶向Notch和BMP信号通路，我们在标准塑料培养器皿上将上述细胞分化为包含基底细胞、分泌细胞和纤毛细胞类型的复杂上皮培养物。该方法支持2D上皮单层和3D类器官的可扩展培养，并应用于原发性纤毛运动障碍、囊性纤维化和呼吸道合胞病毒感染的疾病建模。由此产生的系统能够在呼吸研究中可扩展地评估疾病相关上皮功能。

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。