儿童高级别胶质瘤纵向单细胞与空间多组学图谱
儿童高级别胶质瘤（pHGG）是一种无法治愈的中枢神经系统恶性肿瘤，是儿童癌症死亡的主要原因之一。虽然pHGG与成人胶质瘤有许多相似之处，但它由不同的疾病实体组成
基本信息
资源简介
儿童高级别胶质瘤纵向单细胞与空间多组学图谱
儿童高级别胶质瘤（pHGG）是一种无法治愈的中枢神经系统恶性肿瘤，是儿童癌症死亡的主要原因之一。虽然pHGG与成人胶质瘤有许多相似之处，但它由不同的疾病实体组成。该数据集名为“A longitudinal single-cell and spatial multiomic atlas of pediatric high-grade glioma”，收录于肿瘤/脑肿瘤分类，来源为doi.org，由Sussman, Jonathan提交至Zenodo，发布时间为2025年，采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可。数据集围绕16例分子特征多样的pHGG患者展开纵向多组学刻画，整合单核RNA与ATAC测序、全基因组测序及CODEX空间蛋白质组学，用于捕捉治疗后进展过程中肿瘤微环境的演化。
【数据集背景】
儿童高级别胶质瘤是儿童癌症死亡的主要原因之一，属于无法治愈的中枢神经系统恶性肿瘤。尽管它与成人胶质瘤存在许多相似之处，但由不同的疾病实体组成。该数据集正是在这一背景下构建，旨在通过纵向多组学手段刻画pHGG在治疗后的进展过程，弥补对该疾病演化认识上的不足。
【数据内容】
该数据集对16例分子特征多样的pHGG患者进行了纵向分析，涵盖单核RNA测序、单核ATAC测序、全基因组测序以及CODEX空间蛋白质组学等多种数据类型。研究定义了一组泛pHGG肿瘤细胞状态，并观察到不同恶性细胞表型之间肿瘤-髓系相互作用的差异。研究还发现，治疗后必需神经调质和干扰素反应上调，并验证了恶性细胞内在靶点；同时发现疾病进展时少突胶质细胞增多，并参与协调相关过程（源站描述在此处截断，后续内容未提供）。
【采集与来源】
数据来源于doi.org，提交机构为Zenodo，作者为Sussman, Jonathan，发布时间为2025年。样本为16例分子特征多样的pHGG患者队列，采用纵向采样策略，通过单核RNA与ATAC测序、全基因组测序和CODEX空间蛋白质组学进行多组学数据采集。其余采集细节源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于研究儿童高级别胶质瘤在治疗后的肿瘤微环境演化，包括肿瘤细胞状态的界定、肿瘤与髓系细胞相互作用分析、治疗后神经调质与干扰素反应变化、恶性细胞内在靶点验证，以及疾病进展中少突胶质细胞变化等方向。也可用于与成人胶质瘤的对比研究。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
该数据集采用Creative Commons Attribution 4.0 International许可，使用时需按该许可要求署名。作者为Sussman, Jonathan，发布机构为Zenodo，发布时间为2025年。具体引用格式源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.15092768
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据集大小约 364.5 MB。
数据说明
儿童高级别胶质瘤（pHGG）是一种无法治愈的中枢神经系统恶性肿瘤，是儿童癌症死亡的主要原因之一。虽然pHGG与成人胶质瘤有许多相似之处，但它由不同的疾病实体构成。在本研究中，我们通过单核RNA和ATAC测序、全基因组测序以及CODEX空间蛋白质组学，对一个包含16例pHGG患者的分子多样性队列进行了纵向分析，以捕捉治疗后进展过程中肿瘤微环境的演变。我们定义了一组泛pHGG肿瘤细胞状态，并观察到恶性细胞表型之间肿瘤-髓系相互作用的差异。我们发现必需神经调质和干扰素反应在治疗后上调，并验证了恶性细胞内在靶点。我们发现疾病进展时少突胶质细胞增多，并且它们与前神经肿瘤细胞协调空间基序。这个纵向pHGG多组学图谱捕捉了治疗反应的关键特征，并为儿童脑肿瘤研究提供了可扩展的参考。
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
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