结直肠癌肿瘤微环境免疫细胞群的高清空间图谱[VisiumV2]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE280313

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

结直肠癌（CRC）是全球第二大致死性癌症，然而对肿瘤微环境（TME）中基因表达空间模式的深入理解仍难以实现。在此，我们引入Visium HD平台（10x Genomics），并利用该平台对福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样本中的人CRC组织及癌旁正常黏膜组织进行研究。Visium HD上首个可用的检测方法是一种基于探针的空间转录组学工作流程，该流程旨在实现全转录组单细胞尺度分析。我们展示了Visium HD数据中高度精细的无监督空间聚类，该聚类与结肠组织形态学特征相吻合，且较早期Visium检测方法有显著改进。利用来自同一FFPE块的连续切片，我们构建了样本的单细胞图谱，随后整合数据以全面表征TME中存在的免疫细胞类型，特别是肿瘤外周区域。我们观察到两个促肿瘤巨噬细胞亚群的富集，其具有差异基因表达谱，并定位于不同的肿瘤区域。

对其中一份样本中存在的T细胞进行进一步表征，发现了一个克隆性扩增，我们通过原位基因表达分析能够在组织中对其进行定位。原位分析还使我们能够对克隆性扩增T细胞群体的微环境进行深入表征，并鉴定出第三个巨噬细胞亚群，其基因表达谱与抗肿瘤反应一致。我们的研究提供了CRC TME细胞组成的全面图谱，并鉴定了其中表型和空间上不同的免疫细胞群体。我们表明，Visium HD所提供的单细胞尺度分辨率以及该检测的全转录组特性，使得能够在FFPE组织中研究肿瘤周边的细胞功能和相互作用，这在以前是不可能的。

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。