PRJNA645137:儿童白血病骨髓T细胞风险相关改变
该数据集来自 NCBI,主题为儿童白血病骨髓免疫环境研究,结合质谱流式、单细胞基因组学与功能研究,刻画 B 细胞急性淋巴细胞白血病及急性髓系白血病初诊时骨髓中 T 细胞与自然杀伤细胞的免疫状态,包括慢性免疫激活、耗竭/功能障碍、naïve T 细胞与 TCF1+ 干样记忆 T 细胞减少、终末分化效应

基本信息
资源简介
PRJNA645137:儿童白血病骨髓T细胞风险相关改变
该数据集来自 NCBI,主题为儿童白血病骨髓免疫环境研究,结合质谱流式、单细胞基因组学与功能研究,刻画 B 细胞急性淋巴细胞白血病及急性髓系白血病初诊时骨髓中 T 细胞与自然杀伤细胞的免疫状态,包括慢性免疫激活、耗竭/功能障碍、naïve T 细胞与 TCF1+ 干样记忆 T 细胞减少、终末分化效应 T 细胞积聚等特征,并识别与疾病风险相关的免疫表型分群。数据可用于白血病免疫微环境研究及基于免疫特征的疾病风险分类分析(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):当前儿童白血病的治疗依据初诊时临床特征所确定的疾病风险进行定制。宿主免疫应答的特性是否影响疾病风险和结局尚不清楚。在此,我们结合质谱流式、单细胞基因组学和功能研究,刻画初诊时 B 细胞急性淋巴细胞白血病和急性髓系白血病儿童的骨髓免疫环境。白血病骨髓中的 T 细胞表现出慢性免疫激活和耗竭/功能障碍的证据,伴有 naïve T 细胞和 TCF1+ 干样记忆 T 细胞的减少以及终末分化效应 T 细胞的积聚。骨髓浸润的自然杀伤细胞也表现出功能障碍的证据,尤其是在髓系白血病中。免疫细胞特性识别出与疾病 r 相关的不同免疫表型聚类
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA645137
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA645137
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
当前儿童白血病的治疗依据初诊时临床特征所确定的疾病风险进行个体化调整。宿主免疫反应的特征是否影响疾病风险和结局尚不清楚。本研究结合质谱流式细胞术、单细胞基因组学和功能研究,对初诊时B细胞急性淋巴细胞白血病和急性髓系白血病儿童的骨髓免疫环境进行了表征。白血病骨髓中的T细胞表现出慢性免疫激活和耗竭/功能障碍的证据,伴有初始T细胞和TCF1+干细胞样记忆T细胞的减少以及终末分化效应T细胞的积累。骨髓浸润的自然杀伤细胞也表现出功能障碍的证据,尤其是在髓系白血病中。免疫细胞的特征确定了急性淋巴细胞白血病中与疾病风险相关的不同免疫表型聚类。高风险免疫特征与肿瘤细胞上干细胞样基因的表达相关。这些数据提供了对儿童白血病免疫格局的全面评估,并确定了可能适合治疗干预的靶点。
这些研究还提示,宿主反应中naïve T细胞耗竭和终末效应T细胞积聚的特性,可能构成疾病风险生物学基础的部分原因。此处所识别的免疫微环境特征也可能影响免疫治疗的最佳应用,包括儿童白血病中的T细胞重定向策略。总体设计:检查儿童B细胞急性淋巴细胞白血病患者(B-ALL:n=7)、急性髓系白血病患者(AML:n=8)和健康供者(n=4)的骨髓免疫细胞转录组
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




