重复咪喹莫特诱导银屑病样皮炎小鼠模型及健康对照皮肤组织的单细胞与bulk RNA测序数据集
该数据集包含重复咪喹莫特（IMQ）诱导的银屑病样皮炎小鼠模型及健康对照小鼠皮肤组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）和bulk RNA测序数据，样本来自6–8周龄雄性C57BL/6小鼠
基本信息
资源简介
重复咪喹莫特诱导银屑病样皮炎小鼠模型及健康对照皮肤组织的单细胞与bulk RNA测序数据集
Single-cell RNA sequencing and bulk RNA sequencing of skin tissues from repeated-imiquimod-induced psoriasiform dermatitis mouse models and healthy controls
该数据集包含重复咪喹莫特（IMQ）诱导的银屑病样皮炎小鼠模型及健康对照小鼠皮肤组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）和bulk RNA测序数据，样本来自6–8周龄雄性C57BL/6小鼠。数据旨在刻画重复IMQ刺激诱导的皮肤炎症中的细胞组成、转录程序与免疫微环境，尤其可用于研究组织驻留记忆T细胞相关特征、炎症信号、角质形成细胞状态及多细胞通讯网络，服务于银屑病相关皮肤炎症与免疫机制研究（来源 DOI 解析，Creative Commons Attribution Non Commercial 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）：该数据集包含来自咪喹莫特（IMQ）诱导的银屑病样皮炎小鼠模型皮肤组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据和bulk RNA测序数据，其中包括代表复发样银屑病样炎症的重复IMQ激发模型和健康对照小鼠。皮肤样本采集自6–8周龄雄性C57BL/6小鼠。该数据集旨在表征与重复IMQ激发诱导的皮肤炎症相关的细胞组成、转录程序和免疫微环境。特别是，它为研究重复IMQ诱导的银屑病样皮炎小鼠模型中的组织驻留记忆T细胞相关特征、炎症信号、角质形成细胞状态和多细胞通讯网络提供了资源。这些数据可能有助于银屑病相关皮肤炎症、免疫
【主题与分类】
主题标签：Immunology、Dermatology、psoriasis、psoriasiform dermatitis、imiquimod、repeated IMQ challenge、relapse-like inflammation、single-cell RNA sequencing、scRNA-seq、skin。本站分类：皮肤疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=d9d8e2ec720d4576b502497f1106f931
使用许可：Creative Commons Attribution Non Commercial 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含来自咪喹莫特（IMQ）诱导的银屑病样皮炎小鼠模型皮肤组织的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据和批量RNA测序数据，包括代表复发样银屑病样炎症的重复IMQ激发模型以及健康对照小鼠。皮肤样本采集自6–8周龄的雄性C57BL/6小鼠。该数据集旨在表征与重复IMQ激发诱导的皮肤炎症相关的细胞组成、转录程序和免疫微环境。特别是，它为研究重复IMQ诱导的银屑病样皮炎小鼠模型中的组织驻留记忆T细胞相关特征、炎症信号传导、角质形成细胞状态和多细胞通讯网络提供了资源。这些数据可能有助于银屑病相关皮肤炎症、免疫记忆、复发相关机制、组织驻留免疫细胞以及实验小鼠模型的比较转录组分析等研究。
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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