ATRT亚型分化轨迹中循环祖样细胞群snRNA多组学组织数据

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE283842,聚焦非典型畸胎样横纹肌样肿瘤(ATRT)亚型分化轨迹中的循环祖样细胞群,属于单核RNA多组学组织数据

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE283842: A cycling, progenitor-like cell population at the root of atypical teratoid rhabdoid tumor subtype differentiation trajectories [snRNA_multiome_tissue]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

ATRT亚型分化轨迹中循环祖样细胞群snRNA多组学组织数据

A cycling, progenitor-like cell population at the root of atypical teratoid rhabdoid tumor subtype differentiation trajectories [snRNA_multiome_tissue]

该数据集来自NCBI GEO,标题为GSE283842,聚焦非典型畸胎样横纹肌样肿瘤(ATRT)亚型分化轨迹中的循环祖样细胞群,属于单核RNA多组学组织数据。数据包含1个文件(GSE283842_series_matrix.txt.gz),主题为高通量测序表达谱,物种为人(9606),平台为GPL24676。源站描述显示该研究构建了ATRT单核转录组图谱,并结合单细胞ATAC-seq与空间转录组验证,可用于研究ATRT亚型间与亚型内异质性、亚型特异性分化谱系及共享循环祖样细胞群(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 09 202。

【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肿瘤(ATRT)以SMARCB1缺失为特征,是最致命的儿童脑肿瘤之一。目前已鉴定出三种分子亚型,每种亚型具有不同的分子和临床特征。然而,尚无亚型特异性治疗手段,这凸显了理解其亚型间和亚型内异质性的必要性。在此,我们生成了ATRT的单核转录组图谱,并用单细胞ATAC-seq和空间转录组学进行验证,以研究亚型特异性分化轨迹。我们在独特的亚型特异性分化谱系中鉴定出保留的脑祖细胞表达谱。在所有ATRT患者中均观察到一种共享的、循环的、祖样细胞群,散布于肿瘤各处。最后,我们证明亚型特异性分化轨迹可通过药理学诱导

【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=GSE283842

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 12 202,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(ATRTs)以SMARCB1缺失为特征,是最致命的儿童脑肿瘤之一。目前已鉴定出三种分子亚型,每种亚型具有独特的分子和临床特征。然而,尚无亚型特异性治疗方法,这凸显了理解其亚型间及亚型内异质性的必要性。在本研究中,我们构建了ATRT的单核转录组图谱,并通过单细胞ATAC-seq和空间转录组学进行了验证,以研究亚型特异性分化轨迹。我们在独特的亚型特异性分化谱系中鉴定出保留的脑祖细胞表达谱。在所有ATRT患者中均观察到一种共享的、呈增殖状态的祖细胞样细胞群体,散布于肿瘤各处。最后,我们证明可通过药物手段在ATRT肿瘤类器官中诱导亚型特异性分化轨迹,引导肿瘤细胞向非增殖性成熟表型转化。我们的研究揭示,ATRT亚型表现出与正常胎儿脑发育相镜像的信号轨迹,有望为开发针对ATRT的成熟化疗法提供可能。

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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