scRepertoire 2 完整数据集

该数据集包含来自四名重症COVID-19相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的支气管肺泡灌洗液和外周血样本中的T细胞,兼容contig_list,并可通过combineExpression整合配对TCR测序信息

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浏览 8
基因组分类Single-Cell AnalysisGenes, T-Cell ReceptorReceptors, Antigen, T-CellReceptors, Immunologic/immunologyCOVID-19
scRepertoire 2 Full Data

基本信息

模态
基因组
大小
0.251562578 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-18
版本
1.0.0

资源简介

scRepertoire 2 完整数据集

scRepertoire 2 Full Data

该数据集包含来自四名重症COVID-19相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的支气管肺泡灌洗液和外周血样本中的T细胞,兼容contig_list,并可通过combineExpression整合配对TCR测序信息。原始研究由Zhao等人开展,在重症COVID-19患者肺部鉴定出克隆扩增的组织驻留记忆样Th17细胞(Trm17细胞),以IL-17A和GM-CSF表达为特征,可能促进肺部过度炎症。数据可用于单细胞T细胞受体分析及免疫应答研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该对象包含来自四名重症COVID-19相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的支气管肺泡灌洗液和外周血样本中的T细胞。数据兼容contig_list,配对TCR测序信息可通过combineExpression整合。Zhao等人的原始研究在重症COVID-19患者肺部鉴定出克隆扩增的组织驻留记忆样Th17细胞(Trm17细胞),以IL-17A和GM-CSF表达为特征,可能促进肺部过度炎症。有关实验设计和发现的完整细节,见Zhao等人(2021)Science Immunology。该队列的完整可视化见:

【主题与分类】

主题标签:Single-Cell Analysis、Genes, T-Cell Receptor、Receptors, Antigen, T-Cell、Receptors, Immunologic/immunology。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.18187313

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 251.6 MB。

数据说明

该对象包含从四名重症COVID-19相关急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者的支气管肺泡灌洗液和外周血样本中收集的T细胞。数据与contig_list兼容,配对TCR测序信息可通过combineExpression进行整合。Zhao等人的原始研究在重症COVID-19患者肺部鉴定出克隆扩增的组织驻留记忆样Th17细胞(Trm17细胞),其特征为表达IL-17A和GM-CSF,可能促进肺部过度炎症。有关实验设计和发现的完整详情,请参见Zhao等人(2021)Science Immunology。该队列的完整可视化结果见:https://www.borch.dev/uploads/screpertoire/

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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