人源化小鼠模型胶质母细胞瘤免疫环境单细胞研究

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦人源化小鼠模型中的胶质母细胞瘤免疫环境。研究将辐射耐受的患者来源异种移植瘤植入经脐带血人造血干祖细胞重建的免疫缺陷小鼠,采集外周血、肿瘤浸润免疫细胞和肿瘤细胞进行单细胞 RNA 测序,并与非人源化 NOG-EXL 小鼠的肿瘤细胞对比

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE327941: Exploring the immune environment of glioblastoma in humanized mouse models

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

人源化小鼠模型胶质母细胞瘤免疫环境单细胞研究

Exploring the immune environment of glioblastoma in humanized mouse models

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦人源化小鼠模型中的胶质母细胞瘤免疫环境。研究将辐射耐受的患者来源异种移植瘤植入经脐带血人造血干祖细胞重建的免疫缺陷小鼠,采集外周血、肿瘤浸润免疫细胞和肿瘤细胞进行单细胞 RNA 测序,并与非人源化 NOG-EXL 小鼠的肿瘤细胞对比。数据可用于分析人肿瘤细胞与人免疫细胞的相互作用,探索治疗耐药机制,并为免疫治疗临床前研究提供参考(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):胶质母细胞瘤(GBM)是成人中最致命的原发性脑肿瘤,由于缺乏能忠实再现人肿瘤细胞与人免疫细胞之间相互作用的临床前模型,尤其是治疗耐药疾病中的相互作用,治疗开发进展受到阻碍。为解决这一局限,我们利用辐射耐受的患者来源异种移植瘤(PDXs)植入经脐带血来源人造血干祖细胞重建的免疫缺陷小鼠,建立了 GBM 人源化小鼠模型。对于单细胞 RNA 测序,从携带 EGFP 阳性 JX14P-RT 肿瘤的人源化 NOG-EXL 小鼠中采集外周血(PB)、肿瘤浸润免疫细胞(TILs)和肿瘤细胞。同时,对植入非人源化 naive NOG-EXL 小鼠的同一 JX14P-RT 模型的肿瘤细胞也进行了分析以作比较。单细胞悬液

【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=GSE327941

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 22 202,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

胶质母细胞瘤(GBM)是成人中最致命的原发性脑肿瘤,而治疗开发进展受阻,原因在于缺乏能够忠实再现人肿瘤细胞与人免疫细胞之间相互作用的临床前模型,尤其是在治疗耐药性疾病中。为解决这一局限,我们建立了一种GBM人源化小鼠模型,使用辐射 resistant 的患者来源异种移植瘤(PDXs)植入免疫缺陷小鼠,这些小鼠已用来源于脐带血的人造血干祖细胞重建。为进行单细胞RNA测序,从携带EGFP阳性JX14P-RT肿瘤的人源化NOG-EXL小鼠中收集了外周血(PB)、肿瘤浸润免疫细胞(TILs)和肿瘤细胞。还将同一JX14P-RT模型的肿瘤细胞植入非人源化naive NOG-EXL小鼠并进行分析以作比较。从肿瘤组织制备单细胞悬液,并通过细胞分选分离CD45阳性免疫细胞和EGFP阳性肿瘤细胞。外周血中的人CD45阳性细胞被单独纯化。

该数据集包括来自人源化小鼠的3份TIL样本、3份PB样本、3份肿瘤细胞样本,以及来自幼稚小鼠的2份肿瘤细胞样本。各样本用hashtag寡核苷酸抗体标记后混合,随后按TIL、PB和肿瘤组分区分别分析。文库使用10x Genomics Chromium Single Cell 3’平台构建,并在Illumina NovaSeq 6000上测序。数据显示多种人类免疫细胞群浸润,包括T细胞、自然杀伤细胞和髓系谱系细胞,并支持该模型用于研究复发性和治疗耐药性GBM免疫微环境的实用性。

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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