PD-1high记忆表型CD4 T细胞经BATF/amphiregulin轴介导2型旁观者免疫并促进肺纤维化

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE295241

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

采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术，探究了经FACS初步分离后，稳态CD4 T细胞在IL-25和IL-33处理下的分化过程。分析揭示，稳态PD-1高表达的CD4 T细胞可分化为致病性Th2细胞，其特征为表达IL-13、IL-5和双调蛋白。这些发现提示，稳态PD-1高表达的CD4 T细胞可能通过分化为致病性Th2细胞参与肺纤维化的进程。本数据集包含了先前由[Min-Ji Cho等人，2023年]发表的scRNA-seq数据。为了探究Pdcd1在CD4⁺ T细胞中的组织特异性作用，对从小鼠脾脏和肺部分离出的Pdcd1高表达和Pdcd1低表达CD4⁺ T细胞进行了批量RNA测序。差异基因表达分析显示，两种组织中的Pdcd1高表达CD4⁺ T细胞均富集了Th2和纤维化相关的基因特征。值得注意的是，脾脏与肺部的趋化因子受体表达谱存在差异，提示与Pdcd1表达相关的组织特异性转录程序。

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。