靶向治疗诱导肿瘤消退与耐受残留黑色素瘤免疫细胞scRNA-seq

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE332958

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BRAF突变型黑色素瘤在靶向治疗诱导的肿瘤消退期及治疗耐受残留病灶期的免疫细胞状态，采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）进行了分析。从接受BRAF/MEK抑制剂治疗的免疫健全黑色素瘤模型中分离出CD45⁺肿瘤浸润免疫细胞，并利用10x Genomics Chromium平台进行scRNA-seq分析。比较单细胞转录组分析揭示了治疗过程中肿瘤免疫微环境的动态重塑，包括与治疗应答和耐受相关的不同巨噬细胞和NK细胞亚群。研究发现，巨噬细胞与NK细胞间的交互作用及细胞因子信号通路在肿瘤消退期间协调免疫激活，而免疫抑制性巨噬细胞亚群和减少的NK效应特征则标志着耐受状态。该数据集提供了一个全面的免疫细胞层面资源，用于探究黑色素瘤靶向治疗疗效与耐药性背后的先天免疫动态及细胞间通讯机制。

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。