检查点阻断性视神经炎以具有持久抗原特异性的CD8+ T细胞为特征
该数据集包含来自检查点阻断性视神经炎（CBON）患者队列的配对外周血和脑脊液样本的多组学数据，主要数据模态为临床表格、基因表达和免疫细胞表型信息，旨在揭示CBON的病理机制，特别是CD30+CD8+ T细胞在疾病中的关键作用及其对MOG和AQP4抗原的持久特异性，并验证抗IL-6R治疗的临床效果，为自身免疫性视神经炎的靶向治疗研究提供重要资源。
基本信息
资源简介
检查点阻断性视神经炎以具有持久抗原特异性的CD8+ T细胞为特征
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Checkpoint Blockade Optic Neuritis Is Characterized by CD8+ T Cells with Persistent Antigen Specificity》。
【数据内容】
源站原始描述：Checkpoint blockade optic neuritis (CBON) represents a devastating neuro-ophthalmic complication of immune checkpoint inhibitor therapy that leads to severe, often permanent vision loss. Despite its clinical significance, the pathogenic mechanisms driving this condition remain poorly understood, hampering the development of targeted therapies. Our study addresses this critical knowledge gap through an integrated multi-omics investigation of paired peripheral blood and cerebro-spinal fluid from w…
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个。数据集 DOI：10.57760/sciencedb.33382。
【主题与分类】
主题标签：checkpoint blockade optic neuritis、multi-omics、antigen-specific TCR clonotype、anti-IL6R treatment、cancer、checkpoint blockade optic neuritis、multi-omics、antigen-specific TCR clonotype、anti-IL6R treatment、cancer。
【获取与许可】
源站页面：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=9022073549a240f8927ba9643cb94fe2
规范引用：CSTR 31253.11.sciencedb.33382
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源站：https://www.scidb.cn/detail?dataSetId=9022073549a240f8927ba9643cb94fe2
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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
该数据集聚焦于检查点阻断性视神经炎（CBON），这是一种由免疫检查点抑制剂治疗引发的严重神经眼科并发症，常导致永久性视力丧失。数据集通过整合多组学分析，包含了来自明确CBON队列的配对外周血和脑脊液样本数据，揭示了CD30+CD8+ T细胞群作为CBON的病理标志。这些细胞表现出稳定的细胞毒性-Th17表型，表达CD137、PD-1、IL-17A和GZMB，并在疾病过程中持续存在，与视力丧失和影像学进展等临床严重程度指标密切相关。研究进一步发现这些细胞对MOG和AQP4的主要表位具有持久反应性，由跨患者共享且随时间保持的保守TRAV20_TRBV28 TCR克隆型介导。此外，数据集还提供了多中心治疗队列的临床转化验证，表明抗IL-6R治疗能显著降低CD30+CD8+ T细胞频率并改善视力结局，为靶向治疗策略提供了依据。
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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