复发性儿童毛细胞型星形细胞瘤的瘤内异质性

数据集获取

源站：https://cellxgene.cziscience.com/collections/10bf5c50-8d85-4c5f-94b4-22c1363d9f31

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

癌症肿瘤由多种细胞组成，这些细胞在肿瘤进展过程中积累了遗传和转录改变。这种肿瘤内异质性赋予了肿瘤适应性。在一些癌症肿瘤中，已经鉴定出富含细胞更新、适应和抵抗辐射诱导的DNA损伤（放疗抵抗）转录特征的细胞微环境。因此，肿瘤内异质性似乎对当前的治疗方法构成了深刻挑战。中枢神经系统肿瘤是儿童期最常见的实体瘤，也是全球儿童癌症相关死亡的前两大原因之一。胶质瘤起源于大脑和脊髓中存在的胶质前体细胞，而星形细胞瘤是儿童中最常诊断的胶质瘤类型。尽管起源相似，星形细胞瘤因其位置不同而表现各异。与小脑发生的毛细胞型星形细胞瘤相比，大脑发生的毛细胞型星形细胞瘤更具韧性，并且在切除后显示出更高的复发程度。

我们将比较两个时间点（即新诊断与复发）的小脑儿童毛细胞星形细胞瘤单核转录组，以及健康组织。我们预测，产生肿瘤复发的细胞将存在于两个时间点。因此，基于它们的转录谱，我们将能够识别它们。这些信息将提供关于肿瘤复发的深入知识，可外推至其他肿瘤，并将为治疗目的提供RNA生物标志物。疾病：正常、毛细胞星形细胞瘤。组织：小脑。检测：10x 3‘ v3。单细胞数据集（CZ CELLxGENE）。

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。