卡莫司汀晶片治疗患者肿瘤微环境基因组图谱差异数据集

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,英文名为 GSE199407,聚焦于接受卡莫司汀晶片(carmustine wafers)治疗的患者,旨在剖析其肿瘤微环境所呈现的不同基因组图谱

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基因组分类GPL246769606
GSE199407: Dissecting the tumour microenvironment displays different genomic profile in patients treated with carmustine wafers.

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

卡莫司汀晶片治疗患者肿瘤微环境基因组图谱差异数据集

Dissecting the tumour microenvironment displays different genomic profile in patients treated with carmustine wafers.

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,英文名为 GSE199407,聚焦于接受卡莫司汀晶片(carmustine wafers)治疗的患者,旨在剖析其肿瘤微环境所呈现的不同基因组图谱。数据涉及胶质母细胞瘤(GBM)这一脑肿瘤,采用高通量测序进行表达谱分析,平台为 GPL24676,物种为 9606。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE199407_series_matrix.txt.gz,可用于探索卡莫司汀晶片治疗背景下肿瘤微环境的基因组差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 25 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管采用了包括手术切除后化疗和放疗在内的最先进治疗方案,被诊断为多形性胶质母细胞瘤(GBM)的患者中位总生存期仍为14个月。治疗疗效的缺乏是由于肿瘤细胞和分子层面存在巨大的肿瘤间和肿瘤内异质性、生物学侵袭性、产生耐药性的能力以及肿瘤细胞向周围脑实质的浸润特性。此外,已有广泛研究表明,GBM的进展不仅由肿瘤细胞支持,还由其与周围微环境的相互作用所支持。在90年代末,一种新的辅助疗法获得批准,涉及在切除腔内放置释放卡莫司汀的晶片(CW)。尽管已报道的研究结果相互矛盾,但在我们研究所进行的一项回顾性研究显示,

【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:GPL24676、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=GSE199407

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 03 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE199407

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    • 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

尽管采用了包括手术、化疗和放疗在内的最先进治疗方案,被诊断为多形性胶质母细胞瘤(GBM)的患者中位总生存期仅为14个月。治疗效果不佳的原因在于肿瘤细胞和分子层面存在巨大的异质性(包括肿瘤间和肿瘤内)、生物学侵袭性强、易产生耐药性,以及肿瘤细胞向周围脑实质浸润的特性。此外,广泛研究表明,GBM的进展不仅依赖于肿瘤细胞本身,还依赖于其与周围微环境的相互作用。90年代末,一种新的辅助疗法获得批准,即在切除腔内放置释放卡莫司汀的晶片(CW)。尽管已报道的研究结果存在矛盾,但本研究所进行的一项回顾性研究显示,采用CW治疗116例GBM患者,长期生存者(OS >36个月)比例为17%。

我们从对CW植入有反应的3名患者和对CW植入无反应的3名患者的肿瘤样本中分离出存在于胶质瘤微环境中的胶质瘤相关干细胞(GASC),并进行了转录组分析以识别差异表达基因。我们发现,源自这两类患者的GASC具有独特的转录组谱型,我们选择了78个差异表达基因,以在更多的GASC细胞系中探索并验证其表达。我们确定了四个基因,在从总生存期较长(>30个月)的患者中分离出的GASC中特异性下调。这些基因与TCGA-GBM数据集中存储的临床数据表现出相关性。

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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