健康和IPF原代人肺成纤维细胞DNA损伤诱导衰老的多组学分析[ATAC-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE328393

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

揭示衰老成纤维细胞的异质性将DNA损伤应答与特发性肺纤维化联系起来：细胞衰老是一种高度异质的细胞应激反应状态，随年龄增长而有害地积累，并促成与年龄相关的功能障碍。虽然跨细胞类型的异质性已被充分记录，但同一细胞类型内的变异才刚刚开始被理解。在此，我们展示来自健康供体或被诊断为特发性肺纤维化（IPF）的供体的原代人肺成纤维细胞在DNA损伤后随时间表现出一种微妙的异质性形式。此外，衰老的IPF肺成纤维细胞显示出失调的转录-蛋白质DNA损伤应答（DDR）。加权基因共表达网络分析（WGCNA）揭示了将衰老IPF肺成纤维细胞异质性与DNA损伤和修复以及细胞因子和趋化因子反应相关基因联系起来的独特且已知的靶点。我们结合健康和IPF衰老基因表达数据集，开发了一种新的衰老相关基因特征，可在人类单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中识别疾病相关细胞。

总体而言，我们的结果揭示了与人类相关的衰老特征，突出了IPF特异性的DDR、细胞因子和趋化因子靶点，并拓展了我们对DDR失调如何促进IPF中衰老细胞异质性的理解。

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。