肺免疫细胞群中结节病的单细胞转录组特征

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE288459

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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

理由：为识别与结节病风险和进展相关的细胞特异性分子变化，我们旨在表征结节病患者（进展性和非进展性）及健康对照者BAL细胞的细胞组成、基因表达模式和细胞间相互作用。方法：收集了12例结节病患者和4例对照参与者的单细胞RNA-seq数据。我们将这些参与者的scRNA-seq数据与先前收集的4例结节病患者和10例对照参与者的数据相结合，最终样本量为16例结节病病例（8例进展性和8例非进展性）和14例对照。在Cell Ranger中进行初步预处理后，数据在Seurat中进行质量控制、合并和聚类。我们使用细胞比例的F检验测试了不同疾病组之间细胞比例的差异，并使用伪批量分析测试了基因表达的差异。使用CellChat进行了细胞间通讯和通路分析。结果：我们识别出五个巨噬细胞群体：驻留型、高金属硫蛋白（MT）驻留型、募集型、促纤维化募集型和增殖型巨噬细胞。

各亚群显示出独特的基因表达谱，其中常驻巨噬细胞、募集巨噬细胞和增殖巨噬细胞中与结节病相关的基因和通路存在显著差异表达。我们还观察到常驻和募集巨噬细胞中与疾病进展相关的基因表达变化。在非巨噬细胞中，我们观察到结节病患者B细胞数量较对照组显著减少。在T细胞群体中，我们鉴定出基因和通路水平上的特定转录改变。此外，我们观察到结节病患者与健康对照之间巨噬细胞和T细胞细胞间相互作用的明显差异。结论：这些发现强调了免疫细胞参与结节病的复杂性，并突显了潜在

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。