肿瘤来源因子调控肿瘤相关巨噬细胞空间异质性表型的单细胞RNA测序数据

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE237849

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

尽管肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）在调节抗肿瘤免疫中具有重要性，但其功能表型的分子决定因素仍不明确。通过大规模CRISPR筛选，我们发现肿瘤来源的乳酸、PGE2和GM-CSF协同塑造了高度保守但相互排斥的TAM表型：MHC-II+ TAMs和血管生成性TAMs。机制上，这两种表型的二分性是由乳酸/PGE2与GM-CSF之间的拮抗性相互作用驱动的。乳酸和PGE2协同诱导血管生成基因程序，同时在染色质水平抑制GM-CSF诱导的MHC-II程序。这一机制导致TAMs的空间分布不同，血管生成性TAMs位于富含乳酸的缺氧区域，而MHC-II+ TAMs位于这些区域之外。此外，TAMs的体内遗传扰动表明，由Adar失活触发的将TAMs转变为干扰素响应程序，可显著增强抗肿瘤免疫。我们的发现提示了TAM极化的保守机制以及免疫治疗中重编程TAMs的潜在方法。

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。