人脑脊液影响胶质母细胞瘤患者肿瘤细胞放化疗敏感性的数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE243501),包含 1 个文件,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL18573

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基因组分类GPL185739606
GSE243501: Human cerebrospinal fluid impacts chemo-radiotherapy sensitivities in tumour cells from glioblastoma patients

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

人脑脊液影响胶质母细胞瘤患者肿瘤细胞放化疗敏感性的数据集

Human cerebrospinal fluid impacts chemo-radiotherapy sensitivities in tumour cells from glioblastoma patients

该数据集来自 NCBI GEO(GSE243501),包含 1 个文件,主题为高通量测序表达谱分析,物种为人(9606),平台为 GPL18573。源站描述显示研究考察了人脑脊液对 25 例胶质母细胞瘤患者肿瘤细胞的影响,发现脑脊液诱导肿瘤细胞可塑性并导致对替莫唑胺和放疗的抵抗,NUPR1 介导该治疗抵抗,三氟拉嗪可增强对耐化疗放疗细胞的杀伤。数据可用于研究脑脊液微环境对胶质母细胞瘤治疗敏感性的影响及相关表达谱分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 19 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):中枢神经系统肿瘤对在其他癌症中有效的疗法具有抵抗性,这可能与人脑微环境的独特生物化学性质有关,该微环境由脑脊液(CSF)构成。然而,CSF 对癌细胞及治疗效果的影响尚不清楚。在此,我们检测了人 CSF 对来自 25 例患者的胶质母细胞瘤(GBM)肿瘤的影响。我们发现 CSF 诱导肿瘤细胞可塑性以及对标准 GBM 治疗(替莫唑胺和照射)的抵抗。我们鉴定出核蛋白-1(NUPR1),一种阻碍铁死亡的转录因子,作为 CSF 中治疗抵抗的介导者。使用重定位抗精神病药三氟拉嗪抑制 NUPR1,增强了对 CSF 中耐放化疗 GBM 细胞的杀伤。三氟拉嗪的相同化疗有效剂量对源自多能干细胞的 human 神经元和星形胶质细胞是安全的。这些 f

【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:GPL18573、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=GSE243501

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 20 202,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

中枢神经系统肿瘤对其他癌症有效的疗法具有抵抗性,这可能是因为人脑微环境的独特生化特性,该微环境由脑脊液(CSF)构成。然而,CSF对癌细胞及治疗效果的影响尚不清楚。在此,我们研究了人CSF对25名患者胶质母细胞瘤(GBM)的影响。我们发现CSF诱导肿瘤细胞可塑性并对标准GBM治疗(替莫唑胺和放疗)产生抵抗。我们鉴定出核蛋白-1(NUPR1),一种阻碍铁死亡的转录因子,作为CSF中治疗抵抗的介导者。使用重新定位的抗精神病药物三氟拉嗪抑制NUPR1,增强了对CSF中耐放化疗的GBM细胞的杀伤。三氟拉嗪的相同化疗有效剂量对源自多能干细胞的人神经元和星形胶质细胞是安全的。这些发现揭示放化疗疗效在人CSF中降低,并提示将三氟拉嗪与标准治疗联合可能改善GBM患者的生存。

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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