肺癌化疗后Treg调控抗炎髓系景观恢复数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE299111

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对适应性免疫系统的免疫抑制活性已广为人知，但其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，化疗改变了肿瘤微环境的髓系格局，诱导短暂的單核细胞积聚，并表现出更强的促炎特征以及TGFβ表达增加。阻止Treg恢复进一步增加了單核细胞的募集，并限制了TAM分化时的TGFβ表达，这支持Tregs在髓系部分抗炎极化中的作用。使用抗TNFR2优先靶向肿瘤浸润性Treg，影响了它们向肿瘤内的募集及其与髓系细胞相互作用的动态。这与髓系细胞持续的促炎特征以及小鼠模型中生存期的改善相关。

靶向肿瘤相关Tregs与髓系细胞区室之间交互作用的化学免疫疗法，可能在免疫检查点阻断疗法的背景下提供替代性或互补性获益。

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。