肿瘤来源因子的复杂相互作用决定肿瘤相关巨噬细胞的生态位特异性表型

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.16945965

标准获取流程：

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   • 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。

数据集大小约 515.2 MB。

数据说明

数据集信息 摘要 尽管肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在调节抗肿瘤免疫中发挥关键作用，但TAM不同亚群形成的保守模式及分子决定因素仍很大程度上未知。本研究揭示了TAMs促血管生成和MHC-II程序的独特分布高度保守，并通过CRISPR筛选鉴定了肿瘤细胞诱导巨噬细胞极化所需的关键基因和通路。值得注意的是，我们证明了多种TAM表型主要由GM-CSF、PGE2和乳酸之间的协同与拮抗相互作用所塑造。我们进一步发现，RNA编辑酶Adar的失活将TAMs重编程为以免疫刺激基因高表达为特征的ISG+表型，从而增强抗肿瘤免疫应答。因此，我们的研究阐明了TAM功能表型产生和重编程的分子原理。方法 1）10X Visium空间基因表达：将新鲜采集的人肺癌组织分割成适当大小，包埋于OCT中，并在干冰上快速冷冻。

组织切片按照10x Genomics推荐的实验流程（CG000614）进行甲醇固定、HE染色、成像和脱色处理。组织优化和文库制备的所有操作均按照制造商提供的方案执行。数据通过10X提供的Space Ranger流程进行分析和质量控制。为进一步分析，我们开发了一个空间数据分析框架。Space Ranger的输出结果可通过直接导入功能或使用计数矩阵、条形码-坐标矩阵以及H&E染色图像手动导入Scanpy或Squidpy。2）AFADESI-MSI空间代谢组学：MS级乙腈购自Thermo Fisher（美国Thermo Fisher公司）。纯化水购自屈臣氏（中国香港）。甲酸由Me提供

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。