无监督聚类揭示脑肿瘤微环境中非经典髓系细胞亚群

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE251900

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

人类中枢神经系统（CNS）肿瘤的肿瘤免疫微环境（TiME）仍有待全面阐明。在此，我们采用流式细胞术和RNA测序分析，通过数据驱动的方法剖析了人类CNS肿瘤中多样化的TiME，并揭示了非经典免疫细胞类型。髓系亚群包括经典小胶质细胞、单核细胞衍生的巨噬细胞、中性粒细胞，以及两种非经典髓系亚群：CD3+髓系细胞和CD19+髓系细胞。T淋巴细胞亚群包括双阴性（CD4- CD8-）T细胞（DNTs）。非经典髓系细胞和DNTs在一个独立数据集中得到验证，提示我们的DNT表型代表γδ T细胞。虽然经典髓系细胞的比例与已报道的恶性肿瘤类型相关TiME一致，但在胶质肉瘤中检测到出乎意料的高淋巴细胞频率，该肿瘤还显示出独特的免疫相关基因表达模式。我们的发现凸显了数据驱动方法在解析CNS TiME方面的潜力，并揭示了构成TiME的免疫细胞类型的镶嵌性。

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。