乳头状肾细胞癌中免疫抑制性巨噬细胞的空间聚类
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦乳头状肾细胞癌（pRCC）的肿瘤免疫微环境（TIME）。研究采用多重免疫荧光（mIF）与空间转录组学（ST），对比 pRCC 与透明细胞肾癌（ccRCC）的免疫细胞结构，覆盖 16 例 pRCC 与 70 例 ccRCC 的局限性肿瘤样本，并包
基本信息
资源简介
乳头状肾细胞癌中免疫抑制性巨噬细胞的空间聚类
Spatial Clustering of Immunosuppresive Macrophages in Papillary Renal Cell Carcinoma
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦乳头状肾细胞癌（pRCC）的肿瘤免疫微环境（TIME）。研究采用多重免疫荧光（mIF）与空间转录组学（ST），对比 pRCC 与透明细胞肾癌（ccRCC）的免疫细胞结构，覆盖 16 例 pRCC 与 70 例 ccRCC 的局限性肿瘤样本，并包含肿瘤与间质区域的空间数据、复发无生存分析及针对 960 个转录本的单细胞空间转录组数据。数据可用于免疫细胞丰度、空间聚类与空间可变基因表达分析，支撑肾癌免疫微环境研究与预后相关探索（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：乳头状肾细胞癌（pRCC）是第二常见的肾癌，然而我们对其肿瘤免疫微环境（TIME）的理解仍然有限。我们利用多重免疫荧光（mIF）和空间转录组学（ST）评估 pRCC 与透明细胞肾癌（ccRCC）对比下的免疫细胞结构。局限性肾癌肿瘤（16 例 pRCC，70 例 ccRCC）使用免疫细胞标志物进行 mIF。收集了 TIME 肿瘤与间质 compartments 的空间数据。使用 Cox 比例风险模型进行了事后无复发生存分析（RFS）。对样本子集进行了单细胞 ST，使用针对 960 个转录本的探针。分析了细胞丰度、细胞空间聚类和空间可变基因表达。pRCC 中功能性 CD8 T 细胞的免疫细胞丰度在统计学上较低，而细胞聚类较高
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：肿瘤/肾癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A426406040a20e617ff2169b8e668a8a8f26bcac01c22b9ab430603aeb8e1100b
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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数据说明
乳头状肾细胞癌（pRCC）是第二常见的肾癌，然而我们对其肿瘤免疫微环境（TIME）的理解仍然有限。我们利用多重免疫荧光（mIF）和空间转录组学（ST）评估了pRCC与透明细胞肾细胞癌（ccRCC）相比的免疫细胞结构。局限性RCC肿瘤（16例pRCC，70例ccRCC）使用免疫细胞标志物进行了mIF检测。收集了TIME中肿瘤和间质两个区域的空间数据。使用Cox比例风险模型进行了事后无复发生存分析（RFS）。对一部分样本进行了单细胞ST检测，使用了针对960个转录本的探针。分析了细胞丰度、细胞空间聚类和空间变异基因表达。在pRCC中，功能性CD8 T细胞的免疫细胞丰度在统计学上较低，而M2样巨噬细胞的细胞聚类较高。使用ST，两个基因（CCL18、GPNMB）在pRCC的聚类M2样巨噬细胞中富集（FDR < 0.001）。总之，与ccRCC相比，pRCC具有更多的M2样巨噬细胞聚类，这与pRCC中较差的RFS相关。
使用ST技术，M2样巨噬细胞聚类与脂质相关肿瘤相关巨噬细胞（LAMs）相对应，针对这一髓系亚群的疗法目前正在pRCC中进行测试。
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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