V gamma 1 gamma-delta T 细胞引导气道巨噬细胞促纤维化反应的自发性肺癌小鼠模型 scRNA-Seq

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE307497

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；
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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。

数据说明

γδT细胞对呼吸道黏膜的宿主防御至关重要，它们可以直接发挥作用，也可以通过与其他细胞的相互作用来行使功能。然而，γδT细胞如何影响肺部的其他免疫细胞仍不清楚。利用基因工程小鼠肺癌模型，我们发现肿瘤促进了CD27+和CD27—γδT细胞的扩增。先进的显微镜技术表明，CD27—γδT细胞在肿瘤中富集，而CD27+γδT细胞更倾向于与肿瘤相关外膜套中的巨噬细胞相互作用。SiglecFlow促纤维化气道巨噬细胞在荷瘤小鼠中比无瘤小鼠更为普遍。当癌症模型与Tcrd敲除小鼠杂交或用Vγ1耗竭抗体处理时，肺中这种促纤维化亚群减少，但在TcrgV4/6敲除小鼠中并未减少。因此，我们的研究结果表明Vγ1γδT细胞驱动了肿瘤相关气道巨噬细胞的功能印记。确定其对人类健康的可转化性可能为优化患者管理和免疫治疗策略提供新途径。

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。