抗PD-1联合抗CTLA-4治疗产生克隆反应波并包含祖细胞耗竭CD8 T细胞的数据集2

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE272734

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

联合使用抗PD-1和抗CTLA-4抗体进行免疫检查点阻断，在黑色素瘤治疗中已展现出令人鼓舞的疗效。然而，其在人体内的具体机制仍不明确。我们对36例接受抗PD-1、抗CTLA-4或联合治疗的IV期黑色素瘤患者，进行了跨时间的RNA+TCR单细胞分析。我们开发了Cyclone算法，用于追踪克隆的动态变化及其背后的细胞状态。免疫检查点阻断诱导了克隆T细胞反应的波动，这些反应在不同时间点达到峰值。与单药治疗相比，联合治疗在6周和9周时引发了更大规模的克隆反应，包括黑色素瘤特异性CD8 T细胞和耗竭CD8 T细胞（TEX）克隆。对TEX的深入分析发现，抗CTLA-4能显著促进前体TEX的扩增和增殖，这一效应与抗PD-1协同作用，在联合治疗期间重振了TEX。这些下一代免疫 profiling 方法能够指导新联合策略中药物选择、治疗计划及剂量的确定。

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。