非小细胞肺癌环境中免疫与基质细胞的转录组图谱

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-13710

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

T淋巴细胞能够在肿瘤微环境中有效抑制肿瘤生长。被称为成纤维细胞网状细胞（FRC）的特化免疫相互作用成纤维细胞负责形成促进次级淋巴器官中免疫细胞活化的特化微环境，并起源于胚胎祖细胞。FRC也已在肿瘤组织中的三级淋巴结构（TLS）中被鉴定出来。然而，促进肿瘤内T细胞活性的TLS相关FRC亚群的身份和分化尚未被探索。在此，我们对非小细胞肺癌（NSCLC）中从胸膜下边缘、中央边缘和未受影响的肺组织取样的成纤维细胞和免疫细胞进行了单细胞RNA测序，证明了由表达CCL19的FRC支撑的特定肿瘤T细胞环境（TTE）的形成。我们检测到肿瘤特异性FRC亚群，即表达CCL19的TRC和血管周围网状细胞（PRC），它们与肿瘤内T细胞相互作用，从而调节FRC分化和T细胞活化。

我们的结果突显了FRCs在非小细胞肺癌中高效判定保护性抗肿瘤T细胞反应的显著功能。

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。