儿童低级别胶质瘤单细胞空间肿瘤微环境数据集
儿童低级别胶质瘤（pLGG）是MAPK通路激活的脑肿瘤，在儿童中常见，尽管生存率良好，但仍伴随显著发病率。我们利用成像质谱流式技术，在单细胞水平对120例pLGG病例的大型队列中此前未被探索的肿瘤微环境（TME）进行了空间表征，考虑了年龄、分子驱动因素、脑部位置和肿瘤亚型等多种因素
基本信息
资源简介
儿童低级别胶质瘤单细胞空间肿瘤微环境数据集
LLG 是一个聚焦儿童低级别胶质瘤（pediatric low-grade gliomas, pLGG）肿瘤微环境的数据集，其英文全称为 LLG，在本站归入肿瘤 / 脑肿瘤分类。pLGG 是 MAPK 通路激活的脑肿瘤，在儿童中常见，尽管生存率良好，但仍伴随显著发病率。该数据集依托成像质谱流式技术，在单细胞水平对 120 例 pLGG 病例的大型队列中此前未被探索的肿瘤微环境（TME）进行了空间表征，并综合考虑年龄、分子驱动因素、脑部位置和肿瘤亚型等多种因素。数据集由 Andrade, Augusto Faria、Sigaud, Romain、Puligandla, Evan、Liu, Bridget、Karimi, Elham、Annett, Alva、Rezanejad, Morteza、Jawhar, Wajih、Cao, Yi、Schmid, Simone、Selt, Florian、Hernaiz Driever, Pablo、Horn, Svea 等作者共同完成，机构信息标注为 Zenodo，发布时间为 2025 年，采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可。
【数据集背景】
儿童低级别胶质瘤是 MAPK 通路激活的脑肿瘤，在儿童群体中较为常见。虽然这类肿瘤的生存率良好，但患者仍伴随显著发病率，提示需要在生物学层面更深入地理解其发生与发展机制。既有研究对该肿瘤的微环境认识有限，尤其是单细胞尺度上的空间组织特征尚未被充分探索。LLG 数据集正是在这一背景下产生，旨在借助成像质谱流式技术，对大型 pLGG 队列的肿瘤微环境进行空间表征，从而填补这一空白。
【数据内容】
该数据集覆盖 120 例 pLGG 病例，围绕肿瘤微环境展开单细胞水平的空间分析，并纳入年龄、分子驱动因素、脑部位置和肿瘤亚型等多种因素进行考察。源站描述显示，分析揭示髓系细胞是肿瘤微环境中的主要免疫群体，包括驻留小胶质细胞和多种骨髓来源巨噬细胞，这一特征在视路肿瘤中尤为明显，同时淋巴 T 细胞浸润有限。此外，研究还识别出一个可独立预测无进展生存期的免疫特征。空间分析进一步揭示了特定的细胞相互作用，包括显著的髓系—髓系相互作用以及巨噬细胞富集等特征。数据集的具体文件构成、样本组织方式与字段结构，源站未提供。
【采集与来源】
数据集来源站为 doi.org，机构信息标注为 Zenodo，发布时间为 2025 年。其核心技术手段为成像质谱流式，用于在单细胞水平对肿瘤微环境进行空间表征。研究队列规模为 120 例 pLGG 病例。关于样本采集地点、伦理审批信息、原始成像文件与处理后数据的具体组织方式，源站未提供。
【适用场景】
基于现有描述，该数据集适用于儿童低级别胶质瘤肿瘤微环境的空间与单细胞层面研究，可用于考察髓系细胞（驻留小胶质细胞与骨髓来源巨噬细胞）在不同年龄、分子驱动因素、脑部位置和肿瘤亚型下的分布特征，也可用于分析与无进展生存期相关的免疫特征以及髓系—髓系相互作用等细胞互作模式。对于视路肿瘤等特定部位的分析亦具有参考价值。其他潜在应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据读取方式、分析流程、配套代码或工具等均未在现有信息中说明。
【质量与限制】
该数据集基于 120 例 pLGG 病例，采用成像质谱流式进行单细胞水平空间表征，队列规模在同类研究中较为可观。其局限性在于：现有信息未提供数据质量控制指标、批次效应处理方式、缺失值情况或验证结果等细节，源站未提供相关内容。使用者在解释免疫特征与生存关联等结论时，应结合原始研究的设计与分析方法加以判断。
【引用与许可】
该数据集采用 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可，使用时需按要求署名。引用时应参考作者 Andrade, Augusto Faria、Sigaud, Romain、Puligandla, Evan、Liu, Bridget、Karimi, Elham、Annett, Alva、Rezanejad, Morteza、Jawhar, Wajih、Cao, Yi、Schmid, Simone、Selt, Florian、Hernaiz Driever, Pablo、Horn, Svea 等，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org，机构信息标注为 Zenodo。完整的引用格式与许可条款细节，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15378212
标准获取流程：
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
儿童低级别胶质瘤（pLGG）是一种MAPK通路激活的脑肿瘤，在儿童中常见，尽管生存率良好，但仍伴有显著的发病率。我们采用成像质谱流式技术，在单细胞水平上对120例pLGG病例这一大型队列中尚未被探索的肿瘤微环境（TME）进行了空间表征，并考虑了年龄、分子驱动因素、脑部位置和肿瘤亚型等多种因素。我们的分析揭示，髓系细胞（包括驻留小胶质细胞和多种骨髓来源巨噬细胞）是TME中的主要免疫群体，尤其在视路肿瘤中更为显著，同时T淋巴样细胞浸润有限。此外，我们鉴定出一种可独立预测无进展生存期的免疫特征。空间分析揭示了特定的细胞相互作用，包括显著的髓系-髓系相互作用以及富含巨噬细胞且伴有MAPK激活的TIM3表达髓系细胞的区域，提示存在免疫抑制性TME。
我们的研究是迄今为止规模最大的pLGG TME研究，提供了这些肿瘤免疫景观的全面资源，并突显了多种髓系浸润细胞的免疫抑制作用，同时提示将TIM-3与MAPK抑制联合作为一种治疗策略，值得在功能层面进一步探索，以同时靶向这些脑肿瘤的TME和致癌性MAPK激活。
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。
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