人颈动脉粥样硬化斑块细胞外囊泡多组学图谱揭示内皮通讯网络

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE270496

标准获取流程：

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

数据说明

背景：颈动脉粥样硬化是一种多因素疾病，由大量细胞间通讯协调驱动，推动疾病沿临床连续谱（从无症状到有症状）进展。细胞外囊泡（EVs）是脂质双层膜包裹的细胞来源纳米颗粒，代表了细胞通讯的新范式。关于其在人动脉粥样硬化斑块中的生物学货物、细胞来源/去向及功能作用，目前知之甚少。方法：通过尺寸排阻色谱法从人颈动脉内膜剥脱术样本中富集EVs，样本被解剖为斑块区和边缘区（n=29例患者，配对斑块与边缘区；有症状n=16，无症状n=13），并进一步采用密度梯度超速离心进行蛋白质组学分析。通过全转录组miRNA测序和基于质谱的蛋白质组学评估EV货物。将EV多组学数据与公开可用的批量及单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集整合，以预测EV细胞来源和配体-受体相互作用，并完成了EV货物的多模态生物网络整合。

采用内皮血管生成实验评估了EV的功能影响。结果：人颈动脉斑块中EV的数量高于邻近边缘区。病变斑块与邻近边缘区中EV-miRNA和蛋白质含量不同，在关键致动脉粥样硬化通路中具有不同功能。EV细胞来源分析提示，组织EV特征来源于内皮细胞（EC）、平滑肌细胞（SMC）和免疫细胞。此外，来自SMC和免疫细胞的EV特征分别在边缘区和斑块区最为富集。整合组织囊泡组学和scRNA-seq表明，存在复杂的EV-血管细胞通讯策略，这些策略随疾病进展和斑块易损性（症状性疾病）而变化。有症状患者而非无症状患者的斑块具有以下特征

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。