肺癌化疗后调节性T细胞调控髓系细胞景观数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299078

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

肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）和调节性T细胞（Tregs）是肿瘤微环境的主要免疫组分，在几乎所有癌症适应症中促进肿瘤生长并限制化疗疗效。虽然Tregs因其对适应性免疫系统的免疫抑制活性而广为人知，但对其针对固有免疫部分的调节活性了解较少。我们在人类和小鼠肺癌中显示，化疗短暂降低了Treg数量，并使单核吞噬细胞（MP）格局向促炎特征转变，但同时也导致表达TGFβ的TAM随时间推移而积累增加。阻止Treg恢复进一步增加了单核细胞的募集，并限制了TAM分化时的TGFβ表达，证明Tregs抑制化疗诱导的MP区室促炎状态并促进肿瘤复发。在Treg恢复阶段进行抗TNFR2抗体治疗，影响了Tregs与MPs之间的直接相互作用，增加了MPs的促炎特征，并改善了小鼠模型的生存率。

靶向肿瘤相关Treg与MP区室之间的交互作用，可限制化疗后抗炎环境的重新形成，并改善治疗结果。

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。