PRJNA325416：多区域组学分析胶质母细胞瘤中肿瘤浸润淋巴细胞异质性归因于局部免疫状态而非新抗原

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA325416

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数据说明

假设肿瘤内基因组异质性有可能促进肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的多样性或活性，但尚未有人通过同时研究体细胞突变、TILs多样性和免疫反应活性来直接关联二者。我们对一位多形性胶质母细胞瘤（GBM）患者的两个肿瘤实体（原发肿瘤及其转移后代）中获取的十个空间上分离的肿瘤样本及其外周血同时进行了全外显子测序、免疫组库测序和基因表达谱分析。我们发现，尽管来自同一肿瘤的多区域样本比来自不同肿瘤的样本共享更多常见突变，但TIL群体并非如此。TILs库多样性与非同义突变数量无显著相关性（斯皮尔曼等级相关，p = 0.4614），但与局部免疫状态高度相关，因为它与局部免疫细胞溶解活性及其下调因子均呈显著正相关。

此外，研究发现，TILs库多样性最高的肿瘤区域同时表现出局部免疫激活与抑制。一个20基因特征被发现能够代表这种矛盾的局部免疫状态。根据该特征在肿瘤中的表达模式，50名GBM患者被分层。生存分析表明，大多数GBM患者（约80%）可能处于局部免疫同时激活与抑制的状态，这对患者的预后不利（log-rank检验，p = 0.012）。当类似分析应用于现有的TCGA GBM数据集时，这一发现得到了验证（log-rank检验，p = 0.005）。通过多组学数据的整合分析，我们为TILs库特征、体细胞突变模式与免疫状态之间的复杂关系提供了新的见解。

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。