前列腺癌原发肿瘤与转移灶批量RNA测序：Epworth临床队列

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE339157

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

前列腺癌（PCa）常发生骨转移，标志着疾病进入不可治愈阶段。这一进展由免疫“冷”的骨肿瘤微环境驱动，该微环境促进治疗耐药。为明确这一独特免疫抑制微环境的机制，我们对原发肿瘤和转移部位进行了空间单细胞分析。骨转移灶显示肿瘤内在I型干扰素（IFN-I）信号显著受抑及抗原呈递缺失，这些特征强烈预测无骨转移生存期缩短。肿瘤内在IFN-I表达与记忆T细胞浸润相关，而骨髓髓系细胞区室富集促肿瘤巨噬细胞，并显示树突状细胞（DC）活化和抗原呈递减少。对配对肿瘤的数字空间分析显示，IFN-I调控的免疫刺激分子和检查点分子广泛缺失。值得注意的是，B7-H3——一种推测的IFN-I负调控因子——在骨转移灶中高表达，并与抗原呈递呈负相关。

这些发现明确了骨特异性免疫抵抗机制，并揭示了可用于指导前列腺癌精准治疗策略的治疗脆弱性。

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。