肿瘤微环境与免疫动态在激素敏感性乳腺癌中的作用：大鼠模型中ICB与靶向治疗的启示

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1198060

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

乳腺癌激素受体（HR）雌激素和孕激素受体（ER/PR）阳性肿瘤是通过在远交系大鼠模型（Sprague-Dawley）中注射致癌物N-亚硝基甲脲（NMU）生成的。这些肿瘤接受了免疫检查点阻断（抗PD-L1）联合靶向治疗的方案，靶向治疗包括TBK1/IKBKE抑制剂、KMT5B/C抑制剂、TGF-b抑制剂和选择性雌激素受体降解剂（SERD）。该数据集包含来自接受不同治疗方案的肿瘤的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据。进行了全肿瘤消化以保留肿瘤微环境的全面代表性。该研究旨在确定使HR阳性肿瘤亚型对免疫检查点阻断治疗敏感的机制。

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。