GSE46686:F11R 是恶性胶质瘤的新型单核细胞预后生物标志物 [Affymetrix]

研究利用多种 RNA 分析平台识别与 GBM 患者预后相关的单核细胞标志物,可用于胶质瘤中浸润巨噬细胞与驻留小胶质细胞相关转录特征的分析与预后标志物探索(来源 NCBI)

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL609610090
GSE46686: F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Affymetrix]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

GSE46686:F11R 是恶性胶质瘤的新型单核细胞预后生物标志物 [Affymetrix]

F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Affymetrix]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Affymetrix],属于肿瘤/脑肿瘤分类。数据基于 Affymetrix 表达谱芯片平台,包含 1 个文件 GSE46686_series_matrix.txt.gz,涉及小鼠(10090)样本。研究利用多种 RNA 分析平台识别与 GBM 患者预后相关的单核细胞标志物,可用于胶质瘤中浸润巨噬细胞与驻留小胶质细胞相关转录特征的分析与预后标志物探索(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:脑肿瘤(胶质瘤)含有大量浸润性巨噬细胞和募集的小胶质细胞,在实验性小鼠胶质瘤模型中,这些细胞促进肿瘤形成和进展。理解这些基质成分对高级别胶质瘤(胶质母细胞瘤;GBM)生物学贡献的障碍之一,是表征浸润性巨噬细胞和驻留小胶质细胞的工具相对匮乏。在本研究中,我们利用多种 RNA 分析平台来识别与 GBM 患者预后相关的新单核细胞标志物。方法:使用汇聚的 RNA-seq 和微阵列技术生成小鼠驻留小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞特异性转录本的高置信度列表,并使用 qRT-PCR 和流式细胞术进行验证。在脑浸润巨噬细胞和驻留小胶质细胞中分析了选定细胞表面标志物的表达,在

【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:Expression profiling by array、GPL6096、10090。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=GSE46686

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 06 201,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

目的:脑肿瘤(胶质瘤)中含有大量浸润性巨噬细胞和募集的小胶质细胞,在实验性小鼠胶质瘤模型中,这些细胞促进肿瘤形成和进展。理解这些基质成分对高级别胶质瘤(胶质母细胞瘤;GBM)生物学贡献的障碍之一,是缺乏足够的工具来表征浸润性巨噬细胞和驻留小胶质细胞。在本研究中,我们利用多个RNA分析平台来识别与GBM患者预后相关的新单核细胞标志物。方法:通过整合RNA-seq和微阵列技术,生成了高置信度的小鼠驻留小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞特异性转录本列表,并使用qRT-PCR和流式细胞术进行了验证。在诱导性GBM小鼠模型中,分析了脑浸润巨噬细胞和驻留小胶质细胞中选择性细胞表面标志物的表达,同时进行同种异体骨髓移植以追踪浸润性和驻留巨噬细胞的来源。

通过免疫组织化学方法检测了胶质瘤组织芯片,并查询了基因表达综合数据库(GEO),以确定所识别的微胶质生物标志物在人GBM中的预后价值。结果:我们构建了一个独特的差异表达骨髓来源单核细胞和驻留微胶质转录本的目录,并证明在GBM中以及骨髓移植后,脑浸润巨噬细胞获得F11R表达。此外,单核细胞F11R表达与人类高级别胶质瘤正相关,并且无论GBM分子亚型如何,均可作为GBM患者生存的生物标志物。意义:这些研究确立了F11R作为GBM的一种新型单核细胞预后标志物,对于界定未来潜在治疗干预的基质细胞亚群至关重要。

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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