胶质瘤干细胞原位纵向采样揭示Chr7获得与Chr10缺失在原发性肿瘤形成和复发中的重复事件(SNP)

该数据集来自NCBI,针对一例GBM病例,通过从初诊及复发后患者脑内多个远处肿瘤部位建立多克隆和单克隆胶质瘤干细胞系,构建了纵向采样数据

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时间序列分类SNP genotyping by SNP arrayGPL161319606
GSE101110: Detailed Longitudinal Sampling of Glioma Stem Cells In Situ Reveals Chr7 Gain and Chr10 Loss As Repeated Events in Primary Tumor Formation and Recurrence (SNP)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

胶质瘤干细胞原位纵向采样揭示Chr7获得与Chr10缺失在原发性肿瘤形成和复发中的重复事件(SNP)

Detailed Longitudinal Sampling of Glioma Stem Cells In Situ Reveals Chr7 Gain and Chr10 Loss As Repeated Events in Primary Tumor Formation and Recurrence (SNP)

该数据集来自NCBI,针对一例GBM病例,通过从初诊及复发后患者脑内多个远处肿瘤部位建立多克隆和单克隆胶质瘤干细胞系,构建了纵向采样数据。分析揭示了复发肿瘤中新克隆的组织范围扩增,以及7号染色体获得和10号染色体缺失在原发和复发疾病中的重复基因组事件。这些事件在原发和复发肿瘤中产生了相似的mRNA表达谱改变,尽管肿瘤间存在其他高度异质和发散的基因组改变。研究还识别了ETV1和CDK6作为候选基因,以及NFKB复合物、IL1B、IL6、Akt和VEGF作为潜在信号调节因子。数据可用于研究胶质瘤复发机制和基因组事件(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在这项研究中,我们通过从初诊以及复发后已故患者脑内多个远处肿瘤部位切片生成多克隆和单克隆胶质瘤干细胞系,为一例GBM病例开发了一个广泛的数据集。我们的分析揭示了复发肿瘤中新克隆的组织范围扩增,以及7号染色体获得和10号染色体缺失作为原发和复发疾病中的重复基因组事件。此外,尽管肿瘤之间存在其他高度异质和发散的基因组改变,7号染色体获得和10号染色体缺失在原发和复发肿瘤中产生了相似的mRNA表达谱改变。我们确定ETV1和CDK6为可能的候选基因,NFKB(复合物)、IL1B、IL6、Akt和VEGF为潜在的信号调节因子,作为潜在的中心下游效应物

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:SNP genotyping by SNP array、GPL16131、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE101110

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 25 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

在本研究中,我们通过从初次诊断时以及患者去世后肿瘤复发时大脑远端多个肿瘤区域生成多克隆和单克隆胶质瘤干细胞系,为GBM病例构建了一个广泛的数据集。我们的分析揭示了复发肿瘤中新克隆的组织广泛扩展,以及7号染色体增益和10号染色体丢失是原发性和复发性疾病中反复出现的基因组事件。此外,尽管肿瘤之间存在其他高度异质性和分歧的基因组改变,7号染色体增益和10号染色体丢失在原发性和复发性肿瘤中产生了相似的mRNA表达谱变化。我们确定了ETV1和CDK6作为可能的候选基因,以及NFKB(复合体)、IL1B、IL6、Akt和VEGF作为潜在的信号调节因子,可能是chr7增益和chr10丢失的潜在中心下游效应器。最后,7号染色体增益和10号染色体丢失后转录组变化引起的差异与大规模患者肿瘤数据集中GBM样本相较于正常大脑通常观察到的差异一致。

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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