数据集概述
本数据集包含CODEX多通道成像技术生成的细胞数据，用于通过STELLAR方法实现细胞类型注释向其他组织和供体的迁移。数据涵盖3名供体的24个人肠组织切片、人扁桃体及巴雷特食管组织的成像结果，经标准化处理后形成含87万和22万细胞的荧光值数据框，支持细胞类型注释迁移研究。
文件详解
- 数据文件（CSV格式，共3个）
B0056_unnanotated_dryad.csv：包含MUC2、SOX9、MUC1、CD31等47种抗体标记的荧光值数据B004_training_dryad.csv：包含与上述相同的抗体标记荧光值数据，用于训练场景BE_Tonsil_l3_dryad.csv：包含人扁桃体及巴雷特食管组织的抗体标记荧光值数据- 文档文件（DOCX格式，共1个）
README_CODEXdata_STELLAR.docx：数据集说明文档，提供数据背景、处理流程及使用指引
适用场景
- 细胞类型注释迁移研究：利用STELLAR方法实现细胞类型注释在不同组织和供体间的迁移
- 生物医学成像数据分析：分析CODEX多通道成像技术生成的细胞荧光值数据
- 组织特异性细胞标记研究：探索不同组织（肠、扁桃体、巴雷特食管）中细胞标记物的表达模式
- 机器学习模型训练：基于标注数据训练细胞类型识别与注释迁移模型
