载脂蛋白A1调控胆固醇外流逆转胶质母细胞瘤TAM吞噬脆弱性并改善溶瘤病毒免疫治疗 [BMDMs RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE214907),为小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)的 RNA-seq 表达谱数据,隶属胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤微环境研究
![GSE214907: Apolipoprotein A1-Manipulated Cholesterol Efflux Subverts the Phagocytic Fragility of TAMs and Improves Oncolytic Viro-Immunotherapy in Glioblastoma [BMDMs RNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/156532.jpg)
基本信息
资源简介
载脂蛋白A1调控胆固醇外流逆转胶质母细胞瘤TAM吞噬脆弱性并改善溶瘤病毒免疫治疗 [BMDMs RNA-seq]
Apolipoprotein A1-Manipulated Cholesterol Efflux Subverts the Phagocytic Fragility of TAMs and Improves Oncolytic Viro-Immunotherapy in Glioblastoma [BMDMs RNA-seq]
该数据集来自 NCBI GEO(GSE214907),为小鼠骨髓来源巨噬细胞(BMDMs)的 RNA-seq 表达谱数据,隶属胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤微环境研究。研究构建过表达 APOA1 的 GL261 细胞系,经颅内移植后分选肿瘤相关巨噬细胞(TAM)进行转录组测序,用于探究增强 TAM 胆固醇外流对 GBM 的生物学效应及其对溶瘤病毒免疫治疗的改善作用。数据可用于差异表达分析与免疫微环境相关机制探索(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Oct 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们发现胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤微环境中的 TAM 富含胆固醇并高表达 ABCA1/G1。为研究增强 GBM 中 TAM 胆固醇外流的生物学效应,我们构建了过表达 APOA1 的 GL261 细胞系。在免疫健全的 C57 小鼠颅内移植 GL261-APOA1 细胞系及对照细胞 17 天后,我们采集肿瘤组织并用抗小鼠 F4/80 磁珠分选这些 TAM。样本进行了转录组测序。
【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:GPL24247、10090。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=GSE214907
【使用注意】
· 源站最后修改于 Sep 12 202,引用时请注意版本时效。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE214907
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们发现,胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤微环境中的肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)富含胆固醇,并高表达ABCA1/G1。为探究增强GBM中TAMs胆固醇外流所产生的生物学效应,我们构建了过表达APOA1的GL261细胞系。在免疫健全的C57小鼠颅内移植GL261-APOA1细胞系及对照细胞17天后,我们采集肿瘤组织,并用抗小鼠F4/80磁珠分选这些TAMs。样本进行了转录组测序。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




