F11R 是恶性胶质瘤的新型单核细胞预后生物标志物 [Affymetrix]

源站描述显示,研究利用多种 RNA 分析平台,旨在识别与胶质母细胞瘤患者预后相关的新单核细胞标志物,并涉及小鼠 resident microglia 与骨髓来源巨噬细胞特异性转录本的高置信度列表构建及验证

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基因组预测Transcriptomics
F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Affymetrix]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

F11R 是恶性胶质瘤的新型单核细胞预后生物标志物 [Affymetrix]

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为 Transcriptomics,英文名为 F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Affymetrix]。源站描述显示,研究利用多种 RNA 分析平台,旨在识别与胶质母细胞瘤患者预后相关的新单核细胞标志物,并涉及小鼠 resident microglia 与骨髓来源巨噬细胞特异性转录本的高置信度列表构建及验证。数据可用于胶质瘤微环境、单核细胞相关标志物及预后分析等转录组学研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:脑肿瘤(胶质瘤)含有大量浸润性巨噬细胞和募集的小胶质细胞,在实验性小鼠胶质瘤模型中,这些细胞促进肿瘤形成和进展。理解这些基质成分对高级别胶质瘤(胶质母细胞瘤;GBM)生物学贡献的障碍之一,是缺乏表征浸润性巨噬细胞和驻留小胶质细胞的工具。在本研究中,我们利用多种 RNA 分析平台来识别与 GBM 患者预后相关的新单核细胞标志物。方法:使用汇聚的 RNA-seq 和微阵列技术生成小鼠驻留小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞特异性转录本的高置信度列表,并使用 qRT-PCR 和流式细胞术进行验证。在脑浸润巨噬细胞和驻留小胶质细胞中分析了选定细胞表面标志物的表达,在

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-46686

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    • 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

目的:脑肿瘤(胶质瘤)中含有大量浸润性巨噬细胞和募集的小胶质细胞,在实验性小鼠胶质瘤模型中,这些细胞促进肿瘤形成和进展。理解这些基质成分对高级别胶质瘤(胶质母细胞瘤;GBM)生物学贡献的障碍之一,是缺乏足够的工具来表征浸润性巨噬细胞和驻留小胶质细胞。在本研究中,我们利用多个RNA分析平台来识别与GBM患者预后相关的新单核细胞标志物。方法:通过整合RNA-seq和微阵列技术,生成了高置信度的小鼠驻留小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞特异性转录本列表,并使用qRT-PCR和流式细胞术进行了验证。在诱导性GBM小鼠模型中,分析了脑浸润巨噬细胞和驻留小胶质细胞中选择性细胞表面标志物的表达,同时进行同种异体骨髓移植以追踪浸润性和驻留巨噬细胞的来源。

通过免疫组织化学方法检测了胶质瘤组织芯片,并查询了基因表达综合数据库(GEO),以确定所识别的微胶质生物标志物在人GBM中的预后价值。结果:我们构建了一个独特的差异表达的骨髓来源单核细胞和驻留微胶质转录本目录,并证明脑浸润巨噬细胞在GBM中及骨髓移植后获得F11R表达。此外,单核细胞F11R表达与人类高级别胶质瘤正相关,并且还可作为GBM患者生存的生物标志物,无论GBM分子亚型如何。意义:这些研究确立了F11R作为GBM的一种新型单核细胞预后标志物,对于界定未来潜在治疗干预的基质细胞亚群至关重要。从三组独立生成的流式分选骨髓单核细胞中分离了总RNA

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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