人干细胞来源视网膜类器官视网膜母细胞瘤RNA测序数据集

该数据集包含基于人诱导多能干细胞来源的视网膜类器官所构建的视网膜母细胞瘤模型的RNA测序数据,数据模态为基因表达谱(文本/数值型),主要用于研究视网膜母细胞瘤的发病机制、RB1基因失活后的分子变化,以及为这种儿童眼部癌症开发新的实验室模型和潜在治疗靶点提供数据支持。

St. Jude Children's Research HospitalSt. Jude Children's Research Hospital
干细胞与再生医学数据中心
2022-02-20 更新
浏览 29
人视网膜Induced pluripotent stem cellsOrganoids肿瘤xenograft胚胎干细胞Organoids derived tumorteratoma转录组
Retinoblastoma from Human Stem Cell-Derived Retinal Organoids (RNA-Seq)

基本信息

许可
openSource
创建/更新时间
2022-02-20

资源简介

人干细胞来源视网膜类器官视网膜母细胞瘤RNA测序数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Retinoblastoma from Human Stem Cell-Derived Retinal Organoids (RNA-Seq)》。源站首次发布:2022-02-20。

【数据内容】

源站原始描述:Retinoblastoma is a childhood cancer of the developing retina that initiates with biallelic inactivation of the RB1 gene. To develop a laboratory model of human retinoblastoma formation, we made induced pluripotent stem cells (iPSCs) from 15 participants with germline RB1 mutations. After 45 days in culture, the retinal organoids were dissociated and injected into the vitreous of eyes of immunocompromised mice to support retinoblastoma tumor growth. Retinoblastomas formed from retinal organoids…

【主题与分类】

主题标签:人、视网膜、Induced pluripotent stem cells、Organoids、肿瘤、xenograft、胚胎干细胞、Organoids derived tumor、teratoma、转录组。

【获取与许可】

源站页面:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=c4ab0b09f2168bb41b08cff7d0d7914b

使用许可:openSource。

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源站:http://data.iscr.ac.cn/Article?id=c4ab0b09f2168bb41b08cff7d0d7914b

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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

该数据集是一个用于研究视网膜母细胞瘤的RNA测序数据集。视网膜母细胞瘤是一种儿童期发生的视网膜发育相关癌症,其发生与RB1基因的双等位基因失活相关。数据集通过从15名携带胚系RB1突变的参与者中提取诱导多能干细胞(iPSCs),培养45天后形成视网膜类器官,再将其注入免疫缺陷小鼠玻璃体中以促进肿瘤生长,从而构建了人类视网膜母细胞瘤的实验室模型。数据集包含了由此产生的肿瘤组织的RNA测序数据,这些数据在分子、细胞和基因组特征上与人类视网膜母细胞瘤高度一致,可用于研究该疾病的发病机制、基因表达谱以及开发新的治疗策略。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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