三阴性乳腺癌单细胞RNA测序参考构建数据与代码
该数据集包含用于构建三阴性乳腺癌（TNBC）定制单细胞RNA测序参考的预处理文件、MATLAB预处理代码、处理输出及附加数据，并涉及METABRIC bulk表达混合数据
基本信息
资源简介
三阴性乳腺癌单细胞RNA测序参考构建数据与代码
Data and code for constructing a custom single-cell RNA-sequencing reference for triple-negative breast cancer
该数据集包含用于构建三阴性乳腺癌（TNBC）定制单细胞RNA测序参考的预处理文件、MATLAB预处理代码、处理输出及附加数据，并涉及METABRIC bulk表达混合数据。单细胞参考源自Wu等人的乳腺癌scRNA-seq数据集，并应用于METABRIC中选定的II期、未治疗TNBC样本。数据可用于重跑TNBC_RNA_Seq_Main.m、生成CIBERSORTx输入文件及进行免疫细胞去卷积初始值计算，支撑TNBC治疗靶点识别的机制性肿瘤微环境模型研究（来源 DOI 解析，Broad Institute Single Cell Portal public-study data terms 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该存储库包含用于构建定制单细胞RNA测序参考和METABRIC bulk表达混合数据的预处理文件、MATLAB预处理代码、处理输出及附加数据，这些内容对应于Adams K、Bruner J、Ameziane S、Brown AN、Gbadamosi M和Moore H所著手稿“Identifying Therapeutic Targets in Triple-Negative Breast Cancer using a Novel Mechanistic Tumor Microenvironment Model”。单细胞参考源自Wu等人的乳腺癌scRNA-seq数据集，所得参考应用于METABRIC中选定的II期、未治疗三阴性乳腺癌样本。存档包括重跑TNBC_RNA_Seq_Main.m所需的文件、生成的CIBERSORTx输入文件以及用于初始值计算的受限METABRIC免疫细胞去卷积数据。详见README_TNBC_RNASeq.md
【主题与分类】
主题标签：TNBC、triple-negative breast cancer、single-cell RNAseq、single-cell RNA-sequencing、mechanistic model、METABRIC、tumor microenvironment。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21909621
使用许可：Broad Institute Single Cell Portal public-study data terms。
下载信息
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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:
数据集大小约 2.39 GB。
数据说明
该存储库包含预处理文件、MATLAB预处理代码、处理后的输出以及用于构建自定义单细胞RNA测序参考和METABRIC bulk表达混合数据的额外数据，这些内容在Adams K、Bruner J、Ameziane S、Brown AN、Gbadamosi M和Moore H所著的《使用新型机制性肿瘤微环境模型识别三阴性乳腺癌治疗靶点》手稿中有详细描述。单细胞参考源自Wu等人的乳腺癌scRNA-seq数据集，所得参考应用于METABRIC中选定的II期、未接受治疗的三阴性乳腺癌样本。该档案包括重新运行TNBC_RNA_Seq_Main.m所需的文件、生成的CIBERSORTx输入文件以及用于初始值计算的受限METABRIC免疫细胞去卷积数据。详情请参阅README_TNBC_RNASeq.md。
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
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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
