Proneural-Mesenchymal混合型胶质母细胞瘤细胞耐药及依赖核输入-bulk RNAseq

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE256064

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数据说明

摘要

背景 尽管进行了广泛的研究努力，胶质母细胞瘤（GBM）仍然是一种预后不良的致命疾病。虽然先前的研究已经识别出GBM肿瘤内的多种细胞状态，但常规治疗诱导的适应性GBM细胞可塑性的分子机制仍不清楚。

方法 我们使用针对前神经（PN）和间充质（MES）亚型的荧光报告基因，在多个患者来源的细胞系中实时监测GBM细胞可塑性。这种方法揭示了同时表达前神经和间充质标志物的细胞。为了研究这一独特的混合群体，我们实施了一种综合的方法学策略，包括批量及单细胞RNA测序、单细胞ChIP测序、核蛋白质组学、高分辨率成像、原位小鼠模型、临床数据集分析以及药理学和遗传学技术。这种多层面的策略使我们能够获得对这一独特细胞群体的功能和分子层面的见解。

结果 我们发现，这些混合细胞在常规治疗后增加，并且对这些治疗具有耐药性。

在分子水平上，杂交细胞展现出染色质结构和核蛋白组成的显著变化、转录活性增强、Myc激活以及核质间运输的改善。对杂交细胞中增强的核输入/输出穿梭机制进行遗传和药物抑制，有效抑制了适应性GBM细胞可塑性和杂交身份，从而增强了GBM细胞对治疗的敏感性。结论我们的结果表明，GBM杂交细胞在放化疗抵抗中起着关键作用。核运输机制为杂交细胞提供了一个潜在的治疗靶点，为对抗GBM中常见的治疗抵抗提供了途径。

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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