GSE162806：从单细胞转录组到创伤免疫反应患者分类的路线图

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162806

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；
3. 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

免疫功能障碍是导致创伤后死亡和不良结局的重要因素，但目前对其认识仍十分有限，尤其是在细胞层面。为解析创伤诱导的免疫反应，我们对受伤小鼠的外周血和骨髓单个核细胞以及创伤患者的外周血单个核细胞进行了单细胞RNA测序。在小鼠中，基因表达变化最大的是两个组织区域中的单核细胞。全身性损伤后，单核细胞的基因表达模式明显偏离稳态，关键转录因子（TFs）也发生相应变化，而这些变化可追溯至髓系祖细胞。这些变化在人类单细胞分析中基本得到重现。我们将人CD14+单核细胞的主要变化归纳为六种特征，并据此进一步定义了在损伤后最初12小时全血白细胞转录组中识别出的两种创伤患者亚型（SG1与SG2）。与SG2相比，SG1患者恢复延迟、器官功能障碍更严重，感染和非感染性并发症的发生率更高。

这两种患者亚型在烧伤和脓毒症患者中也得到了重现，揭示了危重症中共同的免疫应答模式。我们的数据将广泛有助于进一步探索对炎症性疾病和危重症的免疫应答。

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。