转移性胰腺癌转录组与谱系可塑性的空间图谱 [CosMx]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE277782

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

治疗难治性胰腺癌患者常因广泛的全身性转移而死亡；然而，导致治疗抵抗的转录组异质性仍研究不足，尤其是在空间背景下。我们利用空间分辨转录组学（SRT）构建了转录异质性、克隆结构和谱系可塑性的高分辨率空间图谱，样本来自13例原发癌和36例相应的肝、肺和腹膜转移灶，通过快速（“热”）尸检项目收集。为了在单细胞分辨率上验证我们的SRT数据集中的发现，我们对来自3名患者的7个样本（包括原发灶和/或肝转移灶）进行了CosMX SMI分析（Nanostring）。

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。