数据集概述
本数据集通过单细胞核分辨率技术，解析人类前额叶皮层中正常衰老与阿尔茨海默病的不同细胞响应，包含细胞注释、亚型提取、空间定位等分析相关的代码、文档及结果文件，为研究神经退行性疾病的细胞机制提供数据支持。
文件详解
- 文档类文件：
- readme.txt、README.md、analysis_pipeline_readme.txt、Data_preprocess_readme.txt：文本格式，提供数据集说明、分析流程及数据预处理的相关文档
- 代码类文件：
- Python文件（如anndata.py、p4_reference.py、5_extract_cell_subtypes.py等）：共22个，用于数据预处理、细胞亚型提取、参考数据整合等分析步骤
- R文件（如2_annotation_dictionary.R、p1_integration.R等）：共17个，用于细胞注释、数据整合等分析
- Jupyter Notebook文件（如1_bin110_analysis.ipynb、data_preprocess.ipynb等）：共12个，包含数据分析流程的交互性代码文档
- Shell脚本（如Build_ref_run.sh、2_Annotation_cluster_level.sh等）：共3个，用于执行分析流程的批处理命令
- 结果类文件：
- 图片文件（如f1_umap.png、Screen Shot 2023-09-17系列图片）：共3个，展示UMAP可视化及分析结果截图
适用场景
- 神经生物学研究：分析正常衰老与阿尔茨海默病中前额叶皮层的细胞类型变化
- 阿尔茨海默病机制研究：探究tau蛋白相关神经元的空间分布及细胞响应特征
- 单细胞数据分析方法验证：测试细胞注释、亚型提取及空间整合等分析流程的有效性
- 神经退行性疾病标志物筛选：基于单细胞核分辨率数据识别疾病相关的细胞亚型标志物
