HPV相关宫颈内膜腺癌侵袭模式的空间转录组图谱

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE316098

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；
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   • 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

人乳头瘤病毒（HPV）相关的宫颈内膜腺癌是子宫颈第二常见的癌症。HPV相关的宫颈内膜腺癌可根据组织学Silva浸润模式进行分类，这些模式与临床结局相关。然而，这些浸润模式背后的机制尚未完全明了。我们采用全转录组空间转录组学技术，分别检测肿瘤上皮和周围间质免疫微环境（SIME）中的基因表达差异。共评估了7例病例，重点关注同一肿瘤内存在两种不同浸润模式的病例，以控制患者间异质性。在高风险肿瘤上皮和SIME中，上调最显著的信号通路均与细胞外基质（ECM）重塑相关。基于转录组学的免疫细胞群推断显示，高风险肿瘤区域中巨噬细胞群增加，并经免疫组织化学证实。

最后，我们从高风险肿瘤上皮中上调的基因（KRT6A、TNC、LAMC2和FN1）中推导出一个四基因特征，该特征与独立数据集（癌症基因组图谱）中较差的临床结果相关联。总体而言，这项工作表明，细胞外基质重塑和巨噬细胞的存在对于HPV相关宫颈内膜腺癌向高风险侵袭模式的进展至关重要。此外，我们建立了一个预后四基因特征，可预测不良结果。

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。