转移性黑色素瘤单细胞分子与功能图谱汇聚于临床可干预特征

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15043844

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

CyTOF单细胞数据（TUPRO_MEL_CyTOF_singlecell_data.RDS）这是一个R数据集（.RDS），包含一个SingleCellExperiment对象，具有以下槽位：Assays：counts_raw：基于CyTOF双计数的信号强度exprs_raw：反正弦双曲变换后的原始计数（辅因子5）counts：批次校正后的原始计数（基于分位数的线性缩放）exprs：反正弦变换后的计数（辅因子5）scaled：0-1归一化的exprs（截断至第99.95百分位数）colData（细胞元数据）bc_id：染色过程中样本的条形码run：CyTOF实验批次，以批次中第一个样本命名sample_id：TuPro样本IDpred_id：预测的细胞类型[字符型]pred_n：预测的细胞类型[整型]rowData（标记物元数据）channel_name：与该标记物对应的金属离子的名称和同位素质量marker_name：蛋白质名称marker_class：该通道识别的生物过程，例如特定细胞类型、信号传导、细胞死亡tsne_channel：逻辑值 - 是否使用该通道进行降维？cluster_channel：逻辑值 - 是否使用该通道进行聚类？

TUPRO_MEL_scRNA_malignant_label_transfer.qs 这是一个R数据集（.qs），包含一个Seurat对象，其中所有细胞均被scROSHI判定为恶性，并标注了来自CyTOF患者分组的患者组标签。检测项：RNA计数：原始计数 SCT：计数的Seurat SCTransform变换值 元数据：barcodes：细胞条形码 fractionMT：每个细胞的线粒体基因比例 n_umi：每个细胞的UMI总数 n_gene：每个细胞的基因总数 log_umi：每个细胞UMI总数的log10值 g2m_score：G2M细胞周期相位评分 s_score：S期细胞周期相位评分 cycle_phase：预测的细胞周期相位 celltype_major_full_ct_name：主要细胞类型全名 celltype_major：主要细胞类型简称 celltype_final_full_ct_name：细胞亚型全名 celltype_final：细胞亚型简称 nCount_SCT：SCTransform后的计数数量 nFeature_SCT：SCTransform后的特征数量 Sample.ID：患者标识

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。