GRIT-Atlas（胶质母细胞瘤治疗抗性图谱）
GRIT-Atlas是一个包含978,065个细胞和296个样本的单细胞与空间转录组学数据集，聚焦于IDH野生型胶质母细胞瘤，涵盖了从诊断到治疗复发的全过程；该数据集通过整合单细胞测序和空间转录组技术，揭示了肿瘤微环境中恶性细胞、免疫抑制细胞和癌症相关成纤维细胞组成的核心功能单元及其在缺氧和坏死区域的定植机制，主要用于研究胶质母细胞瘤的治疗抗性、免疫微环境调控和空间病理学特征。
基本信息
资源简介
GRIT-Atlas（胶质母细胞瘤治疗抗性图谱）是目前最全面的IDH野生型胶质母细胞瘤（GBM）单细胞与空间分辨率资源数据集。该数据集整合了978,065个细胞和296个样本，覆盖了从初次诊断到标准治疗（SOC）以及联合免疫治疗（ICB + 抗血管生成治疗）后复发的疾病全过程。数据来源于单细胞测序和空间转录组学技术，在48个患者切片中识别出一个由cNMF7（MES样）恶性细胞、分化受阻的E-MDSCs和分泌VI型胶原的myCAFs组成的核心功能单元，该单元定植于缺氧微血管增殖（MVP）和假栅栏状坏死（PAN）微环境。研究进一步揭示了myCAFs通过胶原/纤连蛋白-CD44信号轴构建纤维化支架，从而物理排除细胞毒性T细胞并维持恶性可塑性的机制。该数据集主要应用于胶质母细胞瘤的肿瘤微环境、治疗抗性机制、免疫逃逸及空间病理学等研究方向。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
免登录有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
git clone https://github.com/Dr-fly/GRIT-Atlas.git
curl -L -o repo.zip https://github.com/Dr-fly/GRIT-Atlas/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip
源站 README 摘录（使用方式）
💻 Software Requirements
Python Environment (v3.10+)
scanpy(v1.10.1): QC and normalization.bbknn(v1.6.0): Large-scale batch correction.omicverse(v1.6.10): Pearson residuals scaling and cNMF.infercnvpy(v0.5.0): CNV-based malignant cell inference.
R Environment (v4.3+)
Seurat(v5.0.0+): Core framework (Essential for CosMx SMI data).spacexr(v2.2.0): Cell type deconvolution (RCTD).mistyR(v1.10.0): Multi-view spatial relationship inference.CellChat(v1.6.1): Ligand-receptor communication modeling.RcppML(v0.3.7) &FNN(v1.1.4.1): Optimized NMF and K-Nearest Neighbors spatial niche extraction.
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。
精度瓶颈？数据缺失？
当前公开数据无法满足您的算法精度？千方提供针对 胶质母细胞瘤 的高质量、多模态真实临床数据定制解决方案。
