配对原发与复发胶质母细胞瘤多维分析:小胶质细胞FCGR1A(CD64)及其他FCGRs参与肿瘤复发[seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含15对患者配对的初治原发胶质母细胞瘤(pGBM,WHO 4级)与复发胶质母细胞瘤(rGBM)IDH1野生型肿瘤样本

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基因组分类GPL246769606
基因组GSE254145: Multidimensional analysis of patient-matched primary and recurrent glioblastoma identifies microglial FCGR1A (CD64) and other FCGRs as contributors of tumor recurrence [seq]

基本信息

模态
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任务类型
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创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

配对原发与复发胶质母细胞瘤多维分析:小胶质细胞FCGR1A(CD64)及其他FCGRs参与肿瘤复发[seq]

Multidimensional analysis of patient-matched primary and recurrent glioblastoma identifies microglial FCGR1A (CD64) and other FCGRs as contributors of tumor recurrence [seq]

该数据集来自NCBI GEO,包含15对患者配对的初治原发胶质母细胞瘤(pGBM,WHO 4级)与复发胶质母细胞瘤(rGBM)IDH1野生型肿瘤样本。研究对新鲜冷冻组织进行转录组学和蛋白质组学分析,并对配对FFPE样本开展空间转录组学分析,以刻画纵向肿瘤免疫微环境变化。差异表达基因和蛋白富集于突触发育和髓鞘形成相关通路,并发现小胶质细胞FCGR1A(CD64)及其他FCGRs可能促进肿瘤复发。数据可用于探索GBM复发机制及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:胶质母细胞瘤(GBM)是一种致死性脑肿瘤,缺乏有效的治疗选择。在此,我们试图刻画纵向肿瘤免疫微环境(iTME)变化,以寻找潜在的可操作靶点,防止GBM诱导的免疫逃逸机制。本研究纳入15对患者配对的初治(原发,pGBM,WHO 4级)和复发(rGBM)IDH1野生型肿瘤。方法:从配对的pGBM和rGBM新鲜冷冻肿瘤样本中提取的RNA和蛋白质分别通过转录组学和蛋白质组学进行分析。配对的福尔马林固定石蜡包埋肿瘤样本用于空间转录组学分析。结果:pGBM和rGBM之间的差异表达基因和蛋白质涉及负责突触发育和髓鞘形成的通路,这些通路已被证明在GBM复发中发挥作用。通过分类pat

【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=GSE254145

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 19 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

引言:胶质母细胞瘤(GBM)是一种致死性脑肿瘤,目前尚无有效的治疗方案。本研究旨在刻画肿瘤免疫微环境(iTME)的纵向变化,以寻找潜在的可干预靶点,从而阻止GBM诱导的免疫逃逸机制。本研究纳入了15对患者匹配的初治(原发性,pGBM,WHO 4级)和复发(rGBM)IDH1野生型肿瘤。方法:分别从匹配的pGBM和rGBM新鲜冷冻肿瘤样本中提取RNA和蛋白质,通过转录组学和蛋白质组学进行分析。配对的福尔马林固定石蜡包埋肿瘤样本用于空间转录组学分析。结果:pGBM与rGBM之间的差异表达基因和蛋白质涉及突触发育和髓鞘形成相关通路,这些通路已被证实参与GBM复发。通过将患者分为短复发时间(STTR)和长复发时间(LTTR)两组,并将TTR与基因表达进行关联分析,我们检测到与肿瘤复发正相关或负相关的基因。

FCG受体及补体系统基因(如FCGR1A(CD64)、FCGR3A(CD16a)和补体C3)的表达与STTR呈负相关,而参与DNA甲基化的DNMT1/3A和SMARCA4的高表达与LTTR呈正相关。对由GFAP表达定义的肿瘤细胞区室进行的空间转录组学分析显示,在rGBM的复发肿瘤中少突胶质细胞比例富集,而CD64阳性髓系细胞区室则显示静息态小胶质细胞向活化态转变、B细胞出现以及伴有STTR的复发肿瘤中巨噬细胞比例减少。结论:我们的结果揭示了表达CD64的髓系细胞(主要为活化小胶质细胞)在GBM复发中的作用,并提示干预这些细胞可能成为预防GBM复发的新治疗选择。

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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