24 例癌症患者 CAR-T 细胞输注产品的靶向 scRNA-seq 与 AbSeq 数据

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17044/scilifelab.20208764

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

背景信息 该数据集包含来自嵌合抗原受体（CAR）工程化T细胞的单细胞靶向RNA测序（RNAseq）和靶向抗体-寡核苷酸偶联物测序（Abseq）数据，这些T细胞用于在临床研究中治疗每位癌症患者。起始材料均为从患者外周血中采集的自体T细胞。数据来自24名参与者，其中23名是复发或难治性B细胞淋巴瘤的成年患者，1名是复发B细胞急性淋巴细胞白血病的小儿患者。这些数据是Sarén等人发表于《临床癌症研究》（2023年）的一项研究的一部分。靶向RNA和蛋白质单细胞文库使用BD Rhapsody™平台（BD Biosciences）生成。细胞用来自BD人类免疫单细胞多重试剂盒和BD Ab-seq抗体-寡核苷酸的样本标签标记，并通过流式细胞术收集活细胞。CAR-T细胞加载到BD Rhapsody卡盒上，mRNA用细胞捕获珠捕获并用作cDNA合成的模板。

在瑞典乌普萨拉的SNP&SEQ技术平台上，使用NovaSeq 6000 S1测序仪（Illumina）对四个独立的目标文库进行了配对末端测序。数据获取条款：由于欧洲通用数据保护条例（GDPR）旨在保护患者隐私，本研究产生的测序数据不公开，但可根据合理请求从通讯作者处获取（见联系方式）。数据集仅用于旨在增进对CAR-T细胞治疗癌症理解的研究。辅助数据集与代码：处理后的RNAseq和AbSeq数据，以原始和归一化计数矩阵的形式，可在BioStudies上获取（登录号：E-MTAB-12407）。用于处理数据的R代码可在研究GitHub仓库获取：https://github.com/magnessa/EudraCT_2016-004043-36

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。