小鼠肺单细胞编码RNA的scRNA-seq与TCR-seq(10x Chromium 5' v2双索引)

数据可用于研究小鼠肺免疫细胞的转录组与TCR repertoire差异,比较处理与对照条件下的细胞状态和克隆特征(来源 BioStudies)

biostudies
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基因组分类RNA-seq of coding RNA from single cellsMus musculus
Single cell RNA-seq and TCR-seq of coding RNA from single cells in the mouse lung using 10x Chromium Single Cell 5' Reagent Kits User Guide (v2 Chemistry Dual Index)

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

小鼠肺单细胞编码RNA的scRNA-seq与TCR-seq(10x Chromium 5' v2双索引)

Single cell RNA-seq and TCR-seq of coding RNA from single cells in the mouse lung using 10x Chromium Single Cell 5' Reagent Kits User Guide (v2 Chemistry Dual Index)

该数据集来自ebi.ac.uk,包含小鼠肺单核细胞(MNCs)在有无7DW8-5处理条件下的单细胞RNA-seq与TCR-seq数据,采用10x Chromium Single Cell 5' Reagent Kits(v2 Chemistry Dual Index)建库,样本分Saline1、Saline2(无7DW8-5)和7DW1、7DW2(有7DW8-5)四通道,经Illumina NovaSeq测序产出Fastq文件。数据可用于研究小鼠肺免疫细胞的转录组与TCR repertoire差异,比较处理与对照条件下的细胞状态和克隆特征(来源 BioStudies)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):根据制造商说明,使用小鼠肺MNCs中分离的单细胞编码RNA进行单细胞RNA-seq和TCR-seq,细胞分别来自有或无7DW8-5处理的小鼠。简言之,将小鼠肺MNCs中的单细胞与小鼠Fc block孵育,然后用抗小鼠CD45+抗体和DAPI染色。分选出的活CD45+DAPI-单细胞被加载到10x Genomics ChromiumTM控制器(样本分为4个通道:Saline1和Saline2未用7DW8-5处理,7DW1和7DW2用7DW8-5处理)中,与带有独特条形码的5'凝胶珠形成纳升级液滴,称为GEMs。经过GEM-RT及后续一些cDNA扩增步骤后,来自细胞mRNA的cDNA被合并用于下游处理和文库制备,按照制造商说明进行。5'转录本文库和TCR文库用Illumina Novaseq测序。Fastq

【主题与分类】

主题标签:RNA-seq of coding RNA from single cells、Mus musculus。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://ebi.ac.uk/biostudies/studies/E-MTAB-11770

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

E-MTAB-11770 使用10x Chromium单细胞5’试剂盒用户指南(v2化学双索引)对小鼠肺单细胞编码RNA进行单细胞RNA测序和TCR测序 单细胞编码RNA测序 EFO EFO_0005684 小家鼠 进行了单细胞RNA测序和TCR测序

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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