iPSC来源CD4+ Th1细胞增强CAR-T细胞毒性的数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302158

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

CD4+ T细胞预期能够增强整体免疫反应，包括嵌合抗原受体（CAR）-T细胞疗法的抗肿瘤活性。过去，我们建立了一种培养体系，可从iPS细胞（iPSCs）生成CD8+ T细胞；然而，生成CD4+ T细胞却颇具挑战。受成人T细胞白血病（ATL）细胞始终为CD4+且具有Treg特征的观察启发，我们通过将ATL细胞重编程为iPSCs，再将其分化为T细胞，成功生成了CD4+ Treg细胞。对该生成系统的基因表达分析表明，RUNX3在体外生成系统中的T细胞分化过程中充当关键调控因子。通过敲除RUNX3，我们证明了经由iPSC途径可生成抗原特异性CD4+ Th1细胞，从而增强CD8+ CAR-T细胞对抗表达GD2的淋巴瘤的活性。这些技术对于推动针对恶性肿瘤（包括实体瘤）的“现货型”免疫疗法具有重大前景。

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。