呼吸道病毒感染促进肺癌加速生长的scATAC-Seq数据

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE317577

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

COVID-19大流行凸显了病毒性肺炎的长期健康后果，但其对癌症发生和生长的潜在影响仍知之甚少。在此，我们发现，先前的SARS-CoV-2或流感感染通过重编程局部免疫景观加速肺肿瘤进展。为检验肿瘤起始后增强的细胞因子反应是否反映持久的表观遗传预置，我们对SARS-CoV-2感染小鼠（感染后28天）和PBS对照的总肺细胞进行了scATAC-seq。在巨噬细胞、上皮细胞、成纤维细胞和内皮细胞中，感染诱导Csf3启动子和推定增强子处染色质可及性轻至中度增加，多个细胞区室中Il6、Il1b、Cxcl1和Cxcl5位点也出现类似的可及性增加。基序富集和调控子分析进一步表明NF-κB和AP-1的可及性/活性增加，同时STAT3/STAT4活性升高。总之，这些数据表明，先前的呼吸道病毒感染驱动肺免疫细胞和结构细胞中细胞因子位点的持久表观遗传重塑。

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。