基本信息

模态

其他

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

小细胞肺癌空间分辨细胞间通讯揭示巨噬细胞驱动的免疫逃逸程序

该数据集为 NCBI BioProject 收录项目，编号 1510205，英文标题为“Spatially Resolved Cell-Cell Communication in Small Cell Lung Cancer Reveals Macrophage-Driven Immune Evasion Programs”，中文可译为“小细胞肺癌中空间分辨的细胞间通讯揭示巨噬细胞驱动的免疫逃逸程序”。从标题可知，该项目聚焦小细胞肺癌这一肿瘤类型，围绕空间分辨的细胞间通讯展开，并指向巨噬细胞驱动的免疫逃逸相关程序。本站将其归类为肿瘤 / 肺癌方向，主题标签为 Other。该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，属于 BioProject 类型的生物数据集合，为用户提供指向同一项目所生成多种数据类型的统一入口。

【数据集背景】

BioProject 是围绕单一研究计划或项目而汇集生物数据的记录形式，其数据可来自单一组织或联合体。一个 BioProject 记录为用户提供统一入口，以便查找该项目所产生的多种数据类型。本数据集即属于此类记录，编号为 1510205，研究主题为小细胞肺癌中空间分辨的细胞间通讯，并涉及巨噬细胞驱动的免疫逃逸程序。该主题处于肿瘤学与肺癌研究范畴，本站分类为肿瘤 / 肺癌，主题标签为 Other。

【数据内容】

依据源站标题，该项目关注小细胞肺癌中空间分辨的细胞间通讯，并揭示巨噬细胞驱动的免疫逃逸程序。BioProject 记录本身是项目层面的入口，用于链接该项目生成的多种数据类型。关于该项目具体包含哪些数据文件、样本数量、检测平台、数据规模、细胞类型注释或分析结果等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 NCBI BioProject，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，项目编号 1510205。BioProject 记录可源自单一组织或联合体，并汇集与单一研究计划相关的生物数据。关于本项目的具体提交机构、样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及实验方法等，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与小细胞肺癌、肿瘤微环境、细胞间通讯、空间分辨分析以及巨噬细胞相关免疫逃逸机制等方向相关的研究场景。由于 BioProject 记录提供统一入口以查找同一项目下的多种数据类型，用户可将其作为获取该项目相关数据的起点。关于该数据集在具体研究设计中的适用性边界，源站未提供。

【使用方法】

用户可通过 NCBI BioProject 记录编号 1510205 访问该项目的统一入口，并由此查找该项目所生成的多种数据类型。关于具体的数据下载方式、文件格式、分析流程、软件工具及使用步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为 BioProject 项目记录，其作用在于汇集并链接同一研究计划下的多种数据类型。关于该项目的质量控制指标、数据完整性、样本代表性、技术偏差及使用限制等，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源于 NCBI BioProject，来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，项目编号为 1510205。关于该数据集的引用格式、许可条款、使用授权及再分发条件等，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE343063

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1510205

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

小细胞肺癌（SCLC）尽管存在大量免疫细胞浸润，但对免疫治疗的反应却很差。我们利用10x Genomics Xenium In Situ平台（5K Human Pan Tissue & Pathways Panel），对来自六个手术切除的局限期SCLC肿瘤的超过250万个细胞进行了单细胞空间转录组学分析。空间分辨的细胞间通讯分析确定巨噬细胞是主要的通讯免疫细胞群，并揭示了与不同T细胞表型和免疫逃逸程序相关的不同空间巨噬细胞状态。

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