基本信息

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创建/更新时间

2026-10-22

资源简介

PRJDB43299：牙齿形态发生中谱系分配与细胞组织的时空分子架构（PRJCA024126）

PRJDB43299（PRJCA024126）是一项聚焦牙齿形态发生分子机制的高分辨率研究数据集，其核心在于将空间转录组与单细胞RNA测序两种技术进行整合，从而在基因组尺度上刻画牙齿发育过程中谱系分配与细胞组织的时空分子图景。该数据集在分类上归入口腔疾病领域的其他类目，主题标签为Other，来源站点为ncbi.nlm.nih.gov。通过这一整合策略，研究者得以在保持空间位置信息的同时解析单个细胞的转录特征，识别出与牙齿形态发生关键节点相关联的空间区室与异质性细胞群，为理解牙齿发育的分子编程提供了系统性的数据基础。

【数据集背景】

牙齿形态发生是一个涉及谱系分配、细胞组织与空间模式建立的复杂发育过程。传统研究方法往往难以同时兼顾细胞异质性与空间位置信息，而空间转录组与单细胞RNA测序的联合分析为解析这一过程提供了新的技术路径。该数据集正是基于这一背景构建，旨在描绘牙齿形态发生过程中谱系分配与细胞组织的高分辨率全基因组分子图谱，从而在空间与单细胞两个维度上揭示牙齿发育的分子规律。

【数据内容】

该数据集的核心内容为整合空间转录组与单细胞RNA测序所构建的分子图谱。源站描述指出，研究识别出12个空间区室（spatial compartments）以及17个异质性细胞簇（heterogeneous cell clusters），这些空间区室与细胞簇均与牙齿形态发生的关键里程碑相关联。数据覆盖全基因组范围的分子模式信息，并在空间维度上保留了组织结构的定位信息，在单细胞维度上反映了细胞群体的异质性构成。上述空间区室数量与细胞簇数量是该数据集所报告的具体内容指标。

【采集与来源】

该数据集来源于ncbi.nlm.nih.gov，标识为PRJDB43299，同时关联PRJCA024126。其数据采集依托空间转录组与单细胞RNA测序两种技术手段，通过整合两类测序数据实现分子图谱的构建。关于样本采集的具体组织来源、样本数量、测序平台型号、测序深度等细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其数据构成，该数据集适用于牙齿发育生物学相关的研究场景，包括对牙齿形态发生过程中谱系分配机制的分析、细胞组织空间模式的研究，以及空间区室与细胞簇特征的进一步探索。在口腔疾病研究领域，该数据集可作为理解牙齿发育分子基础的基础性资源。关于具体疾病关联或临床转化应用的适用性，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过ncbi.nlm.nih.gov获取，标识为PRJDB43299（PRJCA024126）。关于数据的具体文件格式、下载方式、数据处理流程、分析工具与参数设置等使用层面的信息，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集报告了12个空间区室与17个异质性细胞簇的识别结果，体现了其在空间与单细胞分辨率上的分子图谱构建能力。关于数据质量评估指标、批次效应处理、数据覆盖度、验证实验等质量相关信息，以及数据集在样本范围、技术平台、物种背景等方面的具体限制，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式、文献出处、许可协议与使用条款等信息，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB43299

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

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数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/Traces/study?acc=PRJDB43299

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

我们描述了牙齿形态发生过程中谱系分配和细胞组织的高分辨率全基因组分子模式，该模式通过整合空间转录组和单细胞RNA测序构建而成。我们鉴定出12个空间隔室和17个与牙齿形态发生里程碑相关的异质性细胞簇。

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