肺癌中细胞毒性CD39+肿瘤相关NK细胞对NKG2A阻断的响应（10x Xenium）

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319755

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

自然杀伤（NK）细胞靶向免疫疗法正在兴起，但肿瘤浸润NK细胞的分化及功能状态仍知之甚少。我们利用非小细胞肺癌（NSCLC）患者样本的配对单核RNA和ATAC测序，解析了肿瘤内NK细胞的转录和表观遗传景观。我们鉴定出两个肿瘤相关NK（taNK）细胞亚群，分别以ITGAE（CD103）和ITGA1（CD49a）表达为标志，它们表现出组织驻留和功能障碍的特征，同时保留细胞毒性功能。轨迹和调控子分析揭示了一种炎症驱动的转变，从早期颗粒酶K（GZMK）+ NK细胞向以干扰素刺激基因（ISG）程序为特征的ENTPD1+（CD39+）效应状态过渡。功能分析确定CD39+ taNK细胞是主要的细胞毒性NK细胞群体，具有优越的杀伤能力，且该能力可被NKG2A阻断进一步增强。本研究为NSCLC中NK细胞分化提供了机制性见解，并确立CD39+ taNK细胞作为免疫治疗的可靶向效应群体。

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。