空间图谱揭示多发性骨髓瘤演化中出现的独特且具拓扑定义的肿瘤微环境

数据集获取

源站：https://doi.org/10.17632/8bcwmrxp6w.3

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。

数据集大小约 7.81 GB。

数据说明

该数据集包含RDS文件，其中有未处理和已处理的Xenium空间转录组数据、成像质谱流式数据以及图像掩膜。这些数据是Koops等人研究（Spatial profiling identifies a distinct and topographically-defined tumor microenvironment that emerges during multiple myeloma evolution，Blood Cancer Discovery，2026）的一部分，该研究聚焦于骨髓瘤疾病谱中的肿瘤微环境，数据的生成与分析均属于该研究内容。完整的原始数据集可通过Gene Expression Omnibus (GEO)获取，登录号为GSE345302。随附的Xenium元数据CSV文件提供了将本数据集中提供的元数据与GEO中相应原始数据文件关联所需的信息。由于数据以整合对象的形式提供，基本细胞标识符可能出现在多个样本中。因此，应使用GEO登录号（或组织切片）结合cell_id_base元数据列来传递元数据，而非仅使用基本细胞标识符。

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。