乳腺肿瘤微环境细胞与血管多分辨率空间转录组图谱 [10x Visium]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE351843

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

对人类乳腺肿瘤进行空间转录组学分析，以界定与三级淋巴结构（TLSs）相关的高内皮微静脉（HEV）状态。数据包括来自40个切片的10x Genomics Visium数据（其中32个肿瘤的33个肿瘤切片，1个肿瘤进行了重复检测，另加7个配对的未受累淋巴结）、来自4个肿瘤的Visium HD数据以及来自6个肿瘤的Xenium数据。我们鉴定出一种携带STING相关及黏附程序的基质“致敏”HEV状态，以及一种成熟的TLS相关状态，后者还以淋巴毒素-β受体信号、血管周围CCL19/CCL21表达和SPP1为标志。二者共同界定了一条与TLS组织化相关的候选内皮成熟轴。

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。