PRJNA1198076：动脉粥样硬化斑块巨噬细胞驱动腹主动脉瘤形成

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1198076

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；
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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

目前尚无有效的药物疗法能够预防腹主动脉瘤（AAA）的生长和破裂，而后者是导致死亡的主要原因之一。我们建立了一种新的临床前模型，显示真正的危险因素（即吸烟（CS）和高胆固醇血症）的相互作用可诱导AAA形成、破裂和死亡。弹性蛋白断裂源于CS诱导的动脉粥样硬化过程加剧，这一点具有重要意义，因为动脉粥样硬化是动脉内膜内层的疾病，而中膜基本保持完整。重要的是，动脉损伤是由CSF-1依赖性巨噬细胞（Mφ）驱动的，这些细胞积聚于正在形成的动脉粥样硬化斑块内，并在体内表现出组织降解性蛋白水解活性。单细胞RNA测序进一步证明，小鼠和人类AAA动脉粥样硬化斑块中的Mφ反应具有保守性。我们的发现推进了对动脉粥样硬化病理后遗症的理解，确立了斑块Mφ作为组织损伤的重要介质，并成为预防AAA生长和破裂的潜在靶点。

总体设计：采用单细胞RNA测序（scRNA-seq）以明确主动脉病变中巨噬细胞的异质性

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。