系统性硬化症或局限性硬皮病皮肤组织空间转录组数据

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE334710

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

青少年局限性硬皮病（LS）和系统性硬化症（SSc）是罕见的自身免疫性疾病，可在儿童中导致显著的发病率和残疾。然而，青少年硬皮病的细胞和分子机制仍知之甚少。为探究疾病发病机制，我们应用Visium CytAssist空间转录组学（ST）技术——该技术保留组织结构的同时实现全转录组分析——对青少年LS和SSc患者的皮肤病变进行了研究。ST数据鉴定的空间域与病理学家定义的解剖结构高度一致。整合同一患者的配对ST和单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据，验证了两种平台的生物学一致性，并实现了空间域内细胞类型组成的估算。此外，ST分析准确描绘了病理学家标注的免疫浸润区域，包括血管周围炎症区域，凸显了空间转录组学发现的生物学相关性。据我们所知，这是首项将空间转录组学应用于青少年硬皮病患者皮肤病变的研究。

将ST与scRNA-seq及病理学评估相结合，提供了组织结构和免疫浸润的高分辨率视图，为幼年型硬皮病的发病机制提供了新的见解。

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。