基于单细胞RNA测序的宫颈癌免疫细胞亚群及功能特征分析

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE308792

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

对宫颈鳞状细胞癌（CSCC）肿瘤微环境（TME）内免疫细胞的全面表征，对于深化肿瘤生物学认识及指导免疫治疗开发至关重要。我们采用单细胞RNA测序技术，分析了来自3例CSCC患者肿瘤组织及癌旁组织的14,441个免疫细胞。此分析识别出九大类主要免疫细胞亚群，包括CD8+ T细胞、调节性T细胞（Tregs）、自然杀伤/T细胞（NK/T细胞）、B细胞、浆细胞样树突状细胞（pDCs）及巨噬细胞。值得注意的是，耗竭型CD8+ T细胞中CCR7表达升高与预后改善相关联，提示其作为初步的免疫调节靶点候选，值得进一步研究。此外，Tregs中CCL5水平升高，表明其可能参与Tregs向肿瘤部位的招募过程，但这一假设仍需进一步验证。通过整合肿瘤抑制因子、致癌因子、细胞因子及趋化因子数据，我们对不同免疫群体进行了差异基因表达分析，为后续机制研究确定了候选基因。

这项对肿瘤与癌旁组织之间TME的系统性比较揭示了免疫景观的动态变化，提供了见解，并提示了潜在靶点，可供进一步研究以加深对CSCC的理解和治疗。

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。