单细胞测序关联ccRCC多区域免疫景观与组织驻留T细胞及肿瘤拓扑和治疗疗效

数据集获取

源站：https://cellxgene.cziscience.com/collections/3f50314f-bdc9-40c6-8e4a-b0901ebfbe4c

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

透明细胞肾细胞癌（ccRCC）具有高度免疫浸润，但免疫异质性对ccRCC临床结局的影响尚未完全明确。在此，我们对来自两名未接受免疫检查点阻断（ICB）治疗和四名接受ICB治疗患者多个肿瘤区域、淋巴结、正常肾脏及外周血的167，283个细胞进行了配对单细胞RNA（scRNA）和T细胞受体（TCR）测序，以绘制ccRCC免疫图谱。我们检测到患者内部及患者之间存在广泛的异质性，其中一名对ICB应答的患者中CD8A+组织驻留T细胞富集，而一名耐药患者中肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）富集。TCR轨迹框架提示，对ICB应答与耐药的患者之间存在不同的T细胞分化途径。最后，组织驻留T细胞和TAMs的scRNA衍生特征与多个独立队列中对ICB及靶向治疗的应答相关。我们的研究建立了一种多模态探究方法，用以解析ccRCC治疗疗效背后的细胞程序。疾病：透明细胞肾癌。组织：血液、肾脏、淋巴结。检测方法：10x 5‘ v2。

Single-cell dataset (CZ CELLxGENE).

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。