ATRT-SHH亚群神经祖细胞起源的影像与多组学数据集(DNA甲基化EPIC芯片)

ATRT分为MYC、TYR和SHH三个亚群,本研究通过跨物种影像与多组学分析,区分起源于小脑前叶(CAL)与基底节(BG)及脑室内(IV)区域的SHH ATRT,并提示CAL SHH ATRT可能源于中脑-后脑边界,BG/IV SHH ATRT可能源于神经节隆起

geo
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基因组分类GPL211459606
GSE242089: Imaging and multi-omics datasets converge to define different neural progenitor origins for ATRT-SHH subgroups [DNAmeth_EPICarray]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

ATRT-SHH亚群神经祖细胞起源的影像与多组学数据集(DNA甲基化EPIC芯片)

Imaging and multi-omics datasets converge to define different neural progenitor origins for ATRT-SHH subgroups [DNAmeth_EPICarray]

该数据集来自NCBI GEO,包含1个DNA甲基化EPIC芯片数据文件(GSE242089_series_matrix.txt.gz),针对非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)的SHH亚群。ATRT分为MYC、TYR和SHH三个亚群,本研究通过跨物种影像与多组学分析,区分起源于小脑前叶(CAL)与基底节(BG)及脑室内(IV)区域的SHH ATRT,并提示CAL SHH ATRT可能源于中脑-后脑边界,BG/IV SHH ATRT可能源于神经节隆起。该数据可用于甲基化谱分析、亚群分类及肿瘤起源研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 31 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)分为MYC、TYR和SHH亚群,提示其起源谱系多样。在此,我们研究了诊断时人类ATRT的影像以及Rosa26; Cre-ERT2::Smarcb1flox/flox模型中脑肿瘤的精确解剖起源。这种跨物种分析指向MYC肿瘤的脑外起源。此外,我们清楚地区分了起源于小脑前叶(CAL)的SHH ATRT与起源于基底节(BG)和脑室内(IV)区域的SHH ATRT。分子特征指向中脑-后脑边界是CAL SHH ATRT的起源,而神经节隆起是BG/IV SHH ATRT的起源。对SHH ATRT的单细胞RNA测序支持这些假设。轨迹分析表明,SMARCB1缺失诱导了一个由神经元程序抑制因子介导的去分化过程。

【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:GPL21145、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=GSE242089

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 09 202,引用时请注意版本时效。

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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

非典型畸胎样横纹肌样瘤(ATRT)分为MYC、TYR和SHH三个亚组,提示其起源谱系多样。在此,我们研究了诊断时人类ATRT的影像学表现,以及Rosa26; Cre-ERT2::Smarcb1flox/flox模型中脑肿瘤的确切解剖起源。这种跨物种分析指向MYC肿瘤起源于脑外。此外,我们明确区分了起源于小脑前叶(CAL)的SHH ATRT与起源于基底节(BG)和脑室内(IV)区域的SHH ATRT。分子特征指向中脑-后脑边界为CAL SHH ATRT的起源,而神经节隆起为BG/IV SHH ATRT的起源。SHH ATRT的单细胞RNA测序支持这些假说。轨迹分析表明,SMARCB1缺失诱导了一个由神经元程序抑制因子(如REST、ID和NOTCH通路)介导的去分化过程。

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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