IDH突变胶质瘤起源于携带初始驱动突变的胶质祖细胞(关联GSE275791)空间转录组数据集

该数据集为GSE302642空间转录组数据,关联GSE275791,来源于NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究通过患者脑组织与基因组编辑小鼠,发现胶质祖细胞(含OPCs)是携带IDH初始驱动突变的胶质瘤起源细胞,并对70例患者(32例IDH突变胶质瘤、38例IDH阴性对照)的142份组织(肿瘤、组织

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基因组分类OtherGPL337629606
GSE302642: IDH-mutant gliomas arise from glial progenitor cells harboring the initial driver mutation (Related accession no. GSE275791) - Spatial transcriptomics dataset

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

IDH突变胶质瘤起源于携带初始驱动突变的胶质祖细胞(关联GSE275791)空间转录组数据集

IDH-mutant gliomas arise from glial progenitor cells harboring the initial driver mutation (Related accession no. GSE275791) - Spatial transcriptomics dataset

该数据集为GSE302642空间转录组数据,关联GSE275791,来源于NCBI,属于肿瘤/脑肿瘤分类。研究通过患者脑组织与基因组编辑小鼠,发现胶质祖细胞(含OPCs)是携带IDH初始驱动突变的胶质瘤起源细胞,并对70例患者(32例IDH突变胶质瘤、38例IDH阴性对照)的142份组织(肿瘤、组织学正常瘤周区或SVZ、血液)进行深度测序。数据可用于胶质瘤起源与演化研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 15 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):发现携带初始驱动突变的起源细胞,为理解肿瘤演化和开发新疗法提供了根本基础。对于异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变胶质瘤——50岁以下成人中最常见的恶性原发性脑肿瘤——其起源细胞仍知之甚少。在此,我们利用患者脑组织和基因组编辑小鼠,鉴定出胶质祖细胞(GPCs),包括少突胶质祖细胞(OPCs),是携带作为初始驱动突变的IDH突变的胶质瘤起源细胞类型。我们对来自70名患者(32例IDH突变胶质瘤和38例IDH阴性对照)的142份组织进行了全面的深度测序,包括微滴数字PCR以及深度panel和扩增子测序,这些组织包括肿瘤、组织学正常的瘤周区域或脑室下区(SVZs)以及血液。令人惊讶的是,低le

【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:Other、GPL33762、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=GSE302642

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 14 202,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

发现携带初始驱动突变的起源细胞,为理解肿瘤演化及开发新疗法提供了根本依据。对于异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变型胶质瘤——50岁以下成人中最常见的恶性原发性脑肿瘤——其起源细胞仍知之甚少。在此,我们利用患者脑组织和基因组编辑小鼠,确定了胶质祖细胞(GPCs),包括少突胶质祖细胞(OPCs),作为携带IDH突变这一初始驱动突变的胶质瘤起源细胞类型。我们对来自70名患者(32例IDH突变型胶质瘤和38例IDH阴性对照)的142份组织进行了全面的深度测序,包括微滴数字PCR以及深度 panel 和扩增子测序,这些组织包括肿瘤、组织学正常的瘤周区域或脑室下区(SVZs)以及血液。令人惊讶的是,在37.9%(29例中的11例)的IDH突变型胶质瘤患者中,远离肿瘤的正常瘤周区域发现了低水平的IDH突变,而在SVZ中未检测到IDH突变。

通过整合细胞类型特异性突变分析、克隆演化方向、患者脑组织的空间转录组学以及一种源自突变OPC的新型IDH突变胶质瘤小鼠模型,我们确定,携带初始驱动突变的GPC(包括OPC)是IDH突变胶质瘤发生与演化的责任细胞。总之,我们的结果表明,含有IDH突变的GPC是IDH突变胶质瘤中携带初始驱动突变的起源细胞。

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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