低危透明细胞肾细胞癌中特定恶性细胞群单细胞解卷积作为不良预后生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE224630

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

背景：肿瘤内异质性（ITH）是透明细胞肾细胞癌（ccRCC）的一个关键特征，影响着侵袭性、治疗反应或复发等结局。特别是，它可能解释临床上低风险患者术后肿瘤复发的原因，这些患者并未从辅助治疗中获益。近年来，单细胞RNA测序（scRNA-seq）已成为揭示表达性肿瘤内异质性（eITH）的强大工具，并可能有助于更好地评估ccRCC的临床结局。目的：探讨ccRCC中的eITH，重点关注恶性细胞（MCs），并评估其在改善低风险患者预后方面的相关性。结果与局限性：我们分析了54,812个细胞，并鉴定出35个细胞亚群。eITH分析显示，每个肿瘤均包含不同程度的克隆多样性。在一个特别异质性的样本中，MCs的转录组特征被用于设计一种基于去卷积的策略，该策略能够对310名低风险ccRCC患者进行风险分层。

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。