PDGFB过表达驱动的小鼠胶质瘤Bulk RNAseq数据集

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE189517

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

胶质母细胞瘤的进展过程仍不明确，尤其是在其早期阶段。本研究通过在小鼠大脑中同时转移PDGFB和遗传条形码，在体内明确标记的细胞中触发了胶质瘤发生，从而能够从尽可能最早的阶段直接追踪胶质母细胞瘤的演化。我们观察到克隆灭绝事件的发生率出乎意料地高，且克隆大小呈进行性分化，即使在获得恶性表型之后也是如此。计算建模表明，这些动态变化是基于克隆的细胞间竞争的结果。结合谱系追踪的批量与单细胞转录组分析显示，与克隆大小失衡相关性最强的是Myc转录靶标。此外，在早期胶质瘤发生过程中，较高水平的Myc信号能够区分“赢家”克隆与“输家”克隆。这些结果与近期关于Myc介导哺乳动物胚胎中超竞争表型诱导的认识相一致。

我们的发现揭示了传统回顾性方法无法触及的胶质母细胞瘤演化方面，并突显了克隆追踪与转录组分析联合应用在该领域的潜力。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。