胶质母细胞瘤复发中肿瘤性与非肿瘤性星形胶质细胞状态向间充质与损伤反应程序收敛
处理后的单细胞与空间转录组Seurat对象。本Zenodo记录包含为一项利用单细胞与空间转录组研究小鼠模型中胶质母细胞瘤及其微环境的研究而生成的分析就绪型Seurat v5对象

基本信息
资源简介
胶质母细胞瘤复发中肿瘤性与非肿瘤性星形胶质细胞状态向间充质与损伤反应程序收敛
处理后的单细胞与空间转录组Seurat对象。本Zenodo记录包含为一项利用单细胞与空间转录组研究小鼠模型中胶质母细胞瘤及其微环境的研究而生成的分析就绪型Seurat v5对象
Convergence of neoplastic and non-neoplastic astrocyte states on mesenchymal and injury-response programs during glioblastoma recurrence
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):处理后的单细胞与空间转录组Seurat对象。本Zenodo记录包含为一项利用单细胞与空间转录组研究小鼠模型中胶质母细胞瘤及其微环境的研究而生成的分析就绪型Seurat v5对象。原始测序数据与主要处理输出可通过ArrayExpress获取。此处提供的对象用于随附手稿中的下游分析与图表生成。v1.1(本版本):Visium HD数据已从2个扩展至4个发表队列样本,现按每个样本与分箱分辨率分别提供一个对象(此前分组为“healthy”/“tumor”)。所有四个Visium HD对象均基于同一自定义参考统一重建。单细胞(Flex)与Visium v1对象与v1.0相比未更改。内容:单细胞RNA-seq(10x Genomics Flex)seurat_flex_raw_v1.0.rds — Si
【主题与分类】
主题标签:胶质母细胞瘤、单细胞转录组、空间转录组、肿瘤微环境、小鼠模型、Seurat对象、肿瘤复发。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.17922853
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据集大小约 6.33 GB。
数据说明
处理后的单细胞与空间转录组学Seurat对象
本Zenodo记录包含分析就绪的Seurat v5对象,这些对象是为一项利用单细胞和空间转录组学在小鼠模型中研究胶质母细胞瘤及其微环境的研究而生成的。原始测序数据和初步处理输出可通过ArrayExpress获取。此处提供的对象曾用于配套手稿的下游分析和图表生成。
v1.1(本版本):Visium HD数据已从2个样本扩展至4个发表队列样本,现按每个样本和每种分箱分辨率分别提供一个对象(此前按“健康”/“肿瘤”分组)。所有四个Visium HD对象均已针对同一自定义参考统一重建。单细胞(Flex)和Visium v1对象与v1.0相比未作更改。
内容
单细胞RNA-seq(10x Genomics Flex)
seurat_flex_raw_v1.0.rds — 单细胞RNA-seq数据(10x Genomics Flex)。来自16个样本的92,737个细胞。
seurat_flex_filtered_v1.0.rds — 经过处理和过滤的单细胞RNA-seq(10x Genomics Flex)。来自16个样本的64,804个细胞。
质控后过滤、样本降采样以平衡样本组,以及逐细胞UMI降采样以缓解测序深度差异。sessionInfo_seurat_flex_v1.0.txt——Flex对象的R会话信息。空间转录组学(10x Visium HD)四个发表队列样本,每个样本提供两种分箱分辨率(8 µm和16 µm)。对象包含计数和对数归一化数据层以及相关的组织图像/坐标。条件和样本身份存储在对象元数据中(sample_id、condition、bin_um)。样本 条件 8 µm 16 µm HB_hm01 健康脑 seurat_visium-hd_HB_hm01_8um_v1.1.rds seurat_visium-hd_HB_hm01_16um_v1.1.rds TP_1083 肿瘤,原发 seurat_visium-hd_TP_1083_8um_v1.1.rds seurat_visium-hd_TP_1083_16um_v1.1.rds TP_987 肿瘤,原发 seurat_visium-hd_TP_987_8um_v1.1.rds seurat_visium-hd_TP_987_16um_v1.1.rds TR_03d_990 肿瘤,辐照
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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