BTP-NPs靶向TGFβ1和PD-L1在M109肺癌模型中的抗肿瘤机制单细胞测序
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 GSE306151，聚焦 BTP-NPs 靶向 TGFβ1 和 PD-L1 在 M109 肺癌模型中的抗肿瘤机制
基本信息
资源简介
BTP-NPs靶向TGFβ1和PD-L1在M109肺癌模型中的抗肿瘤机制单细胞测序
Single-Cell Sequencing Insights into the Antitumor Mechanism of BTP-NPs Targeting TGFβ1 and PD-L1 in M109 Lung Cancer Model
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 GSE306151，聚焦 BTP-NPs 靶向 TGFβ1 和 PD-L1 在 M109 肺癌模型中的抗肿瘤机制。研究在 C57BL/6 小鼠建立的 M109 肺癌模型中，比较 BTP-NPs 与 CBTP-NPs 或 PBS 处理对肿瘤微环境的影响，采用单细胞测序。数据包含 1 个文件，样例为 GSE306151_series_matrix.txt.gz，属于高通量测序表达谱，平台 GPL34290，物种 10090。可用于分析不同处理下肿瘤微环境中细胞类型与表达变化，探索靶向 TGFβ1 和 PD-L1 的纳米颗粒抗肿瘤免疫机制（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Aug 22 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：为研究 BTP-NPs（靶向 TGFβ1 和 PD-L1）对在 C57BL/6 小鼠中建立的 M109 肺癌模型肿瘤微环境的影响，与 CBTP-NPs 或 PBS 处理相比，使用单细胞测序
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：GPL34290、10090。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE306151
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
为研究BTP-NPs（靶向TGFβ1和PD-L1）对C57BL/6小鼠M109肺癌模型中肿瘤微环境的影响，并与CBTP-NPs或PBS治疗进行比较，采用单细胞测序技术。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
