毛囊间充质祖细胞功能障碍导致年龄相关性脱发数据集

该数据集包含了通过激光消融、命运追踪、克隆分析和单细胞RNA测序等技术获得的小鼠毛囊实验数据,主要模态为基因表达数据和细胞功能实验数据,旨在研究毛囊真皮干细胞在衰老过程中的功能障碍及其与年龄相关性脱发的关系,为理解干细胞衰老和组织再生机制提供关键资源。

University of CalgaryUniversity of Calgary
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 50
agingdermal papillafibroblastshair folliclehair lossself-renewalsingle cell RNAseqskinstem celltissue regeneration.
Dysfunction of Hair Follicle Mesenchymal Progenitors Contributes to Age-Related Hair Loss Dataset

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

毛囊间充质祖细胞功能障碍导致年龄相关性脱发数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Dysfunction of hair follicle mesenchymal progenitors contributes to age related hair loss》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Advanced age drives the progressive degeneration of mammalian hair follicles (HF) and termination of its regeneration cycle. The role of hair follicle dermal stem cell (hfDSC) in this age-associated HF dysfunction remains largely unexplored. Here, we first characterize a novel function of hfDSCs in regenerating the full dermal papilla (DP) after laser ablation. Next, we performed long-term fate mapping, age-dependant in vivo clonal analysis and in vitro proliferation assay on hfDSCs to describe…

【主题与分类】

主题标签:aging、dermal papilla、fibroblasts、hair follicle、hair loss、self-renewal、single cell RNAseq、skin、stem cell、tissue regeneration.。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=451c99a3b5b5dbf81c6271b4fdbf456d

使用许可:openSource。

规范引用:PMID: 32315612

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源站:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=451c99a3b5b5dbf81c6271b4fdbf456d

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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。

数据说明

该数据集聚焦于年龄相关性脱发的机制研究,通过探究毛囊真皮干细胞在毛囊再生与衰老过程中的功能变化。数据集包含通过激光消融、长期命运追踪、年龄依赖性体内克隆分析以及体外增殖实验获得的实验数据,并整合了单细胞RNA测序技术揭示的毛囊间充质细胞群内在转录变化。数据来源于小鼠模型,主要应用于研究毛囊生物学、干细胞衰老、组织再生机制以及年龄相关性脱发的病理生理学基础。

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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