IDH突变胶质瘤DNA甲基化纵向变化与细胞状态分化改变 [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为IDH突变胶质瘤DNA甲基化纵向变化通过改变细胞状态分化推动疾病进展的单细胞RNA测序数据

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE292130: Longitudinal changes in DNA methylation in IDH-mutant glioma fuel disease progression through altered cell state differentiation [scRNA-seq]

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

IDH突变胶质瘤DNA甲基化纵向变化与细胞状态分化改变 [scRNA-seq]

Longitudinal changes in DNA methylation in IDH-mutant glioma fuel disease progression through altered cell state differentiation [scRNA-seq]

该数据集来自NCBI GEO,标题为IDH突变胶质瘤DNA甲基化纵向变化通过改变细胞状态分化推动疾病进展的单细胞RNA测序数据。研究对35例IDH突变胶质瘤纵向队列进行DNA甲基化、转录组和基因型的联合捕获多组学单细胞分析,比较肿瘤进展过程中的细胞状态,发现干样状态增加、分化减少,并鉴定潜在细胞状态调控因子;单细胞DNA甲基化分析显示进展肿瘤中甲基化丢失,但个体肿瘤内不同恶性细胞状态间整体DNA甲基化相似。数据可用于研究胶质瘤进展的分子机制与细胞动态(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 17 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):IDH突变胶质瘤最初生长缓慢,但不可避免地进展为致命疾病。我们对于驱动IDH突变演化的分子基础和细胞动态仍存在重大认知空白。为此,我们整合了联合捕获的多组学单细胞分析技术,对35例IDH突变胶质瘤纵向队列的DNA甲基化、转录组和基因型进行了分析。胶质瘤进展过程中细胞状态的转录和表观遗传比较显示,干样状态增加、分化减少,并鉴定了潜在的细胞状态调控因子。单细胞DNA甲基化分析表明,进展肿瘤中存在甲基化丢失,然而在个体肿瘤内不同恶性细胞状态之间整体DNA甲基化相似。这表明较低的DNA甲基化并非由于细胞状态组成的改变,而可能是由于

【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=GSE292130

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 27 202,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

IDH突变型胶质瘤最初生长缓慢,但不可避免地进展为致命性疾病。我们对于驱动IDH突变演化的分子基础及细胞动力学的理解仍存在重大空白。为解决这一问题,我们在一个由35例IDH突变型胶质瘤组成的纵向队列中,整合了DNA甲基化、转录组和基因型的联合捕获多组学单细胞分析。对胶质瘤进展过程中细胞状态的转录和表观遗传比较揭示了干样状态增加、分化减少,并识别出潜在的细胞状态调控因子。单细胞DNA甲基化分析显示进展期肿瘤中存在甲基化丢失,然而在单个肿瘤内不同恶性细胞状态之间整体DNA甲基化水平相似。这表明DNA甲基化降低并非由于细胞状态组成的变化,而可能是改变了细胞状态格局。

为探讨进展期肿瘤中甲基化水平降低是否影响细胞动力学,我们采用了一个定量框架,基于临床样本中高分辨率系统发育树的转录注释,直接测量细胞状态的遗传性和可塑性。我们的分析表明,甲基化水平降低重塑了细胞结构,使干样状态的遗传性增加、分化减少。本研究揭示了DNA甲基化对胶质瘤进化的功能性影响,将转录层面的癌细胞状态与癌症进展过程中的表观遗传编码及细胞状态转换动力学相结合。

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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