急性低氧性呼吸衰竭中肺泡巨噬细胞亚群的转录与表型特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE234918

标准获取流程：

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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

定义急性低氧性呼吸衰竭（AHRF）中肺泡单核细胞和巨噬细胞亚群的转录和表型特征尚不清楚。我们对从AHRF受试者纵向收集的支气管肺泡灌洗液和外周血细胞应用了CITE-seq（单细胞RNA测序+细胞表面蛋白定量），以识别新的肺泡单核细胞/巨噬细胞亚群，然后使用流式细胞术在外部队列中验证了它们的身份。我们利用CITE-seq数据在肺泡样本中识别出2个单核细胞亚群和6个巨噬细胞亚群。其中一些亚群具有与健康受试者（金属硫蛋白基因）或COVID-19患者（表达LGMN）中所报道的相似的转录谱。我们还识别出具有横跨先前报道的单核细胞和巨噬细胞亚群的转录特征的新亚群。我们利用CITE-seq的信息确定了可区分转录亚群的细胞表面蛋白（CD14、CD163、CD123、CD71、CD48、CD86和CD44）。在外部队列中，我们发现CD163/LGMN肺泡巨噬细胞比例较高与死亡率相关。

我们报告了一组精简的细胞表面蛋白，这些蛋白能够利用可应用于临床队列的可扩展方法，区分肺泡单核细胞/巨噬细胞亚群。

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。