空间多组学定义胶质母细胞瘤切除边缘共享浸润特征 [snATAC-seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE286415

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • 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

胶质母细胞瘤（GBM）仍是一种无法治愈的疾病。尽管GBM在切除边缘的浸润性生物学特性导致了疾病的复发和进展，但对其了解仍然有限。为解决这一问题，我们从六种具有不同基因组驱动因素的肿瘤中生成了高通量单核（sn）RNA-seq和snATAC-seq多组学数据集，并将其与空间转录组学相结合，以表征GBM在边缘附近的独特分子表型。通过对比匹配的“核心”与“边缘”解剖区域中GBM特异性生物学特征，我们定义了边缘附近独特且共享的“GBM浸润”和染色质可及性特征。我们将EGFR列为跨GBM亚型中排名前列的差异表达且可及的“边缘”标志物，展示了其沿核心至边缘浸润轨迹的动态表达，并通过在两种患者来源的模型中利用CRISPR/Cas9敲除验证了其在迁移中的作用。ChIP-seq研究进一步证实了TEAD1优先结合于EGFR的可及调控元件。这一经过验证的多组学数据集为在残留GBM疾病背景下进一步研究肿瘤和微环境生物学提供了可能。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。