解析口腔扁平苔藓的单细胞系统性免疫图谱

该数据集是一个基于单细胞RNA测序技术的基因组学数据集,包含口腔扁平苔藓患者的单细胞基因表达和细胞多重标记数据,数据模态为单细胞转录组序列,主要用于研究口腔自身免疫性疾病的免疫细胞组成、基因表达谱及疾病机制,为免疫学研究和临床治疗提供数据支持。

Pusan National University School of Dentistry; Pusan National University School of MedicinePusan National University School of Dentistry; Pusan National University School of Medicine
Mendeley Data
浏览 39
单细胞免疫图谱口腔自身免疫疾病
Deciphering the Single-Cell Systemic Immune Landscape in Oral Lichen Planus

基本信息

大小
0.88 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v2

资源简介

解析口腔扁平苔藓的单细胞系统性免疫图谱

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Distinct Immunological Features Compared to Lichen Planus and Oral Lichen Planus》。源站首次发布:2024-10-17。

【数据内容】

源站原始描述:Single Cell 3'' libraries were prepared using standard Illumina paired-end constructs, which include the P5 and P7 adaptors. The libraries incorporated a 16 bp 10x Barcode and a 12 bp Unique Molecular Identifier (UMI) within Read 1. The cDNA fragments in the 3'' Gene Expression libraries were sequenced using Read 2, while the DNA from Cell Multiplexing Oligo Feature Barcodes in the Cell Multiplexing libraries was sequenced using Read 2N. The libraries were subjected to paired-end sequencing on an…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 881.91 MB。数据集 DOI:10.17632/dzszp4pbc7.2。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/dzszp4pbc7

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使用方式

数据集获取

源站:https://data.mendeley.com/datasets/dzszp4pbc7/1

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

该数据集是一个单细胞转录组数据集,旨在解析口腔扁平苔藓(一种常见的口腔自身免疫性疾病)患者体内的系统性免疫细胞图谱。数据包含通过10x Genomics平台制备的单细胞3’'基因表达文库和细胞多重标记文库,采用Illumina平台进行双端测序,每个细胞包含16 bp的10x条形码和12 bp的独特分子标识符(UMI)。数据来源于患者样本,通过标准单细胞RNA测序流程构建,可用于研究口腔扁平苔藓的免疫细胞异质性、疾病相关基因表达变化及免疫调控机制,为自身免疫性疾病的诊断和治疗提供分子基础。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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