50例胶质母细胞瘤组织样本基因表达谱

该数据集为50例胶质母细胞瘤(GBM)组织样本的基因表达谱数据,来源于NCBI GEO,包含1个文件GSE83300_series_matrix.txt.gz

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL64809606
GSE83300: Gene expression profiling of 50 glioblastoma multiforme tissue samples

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

50例胶质母细胞瘤组织样本基因表达谱

Gene expression profiling of 50 glioblastoma multiforme tissue samples

该数据集为50例胶质母细胞瘤(GBM)组织样本的基因表达谱数据,来源于NCBI GEO,包含1个文件GSE83300_series_matrix.txt.gz。研究对一名GBM患者的两个肿瘤主体(原发灶及其转移后代)的十个空间分离样本及外周血同时进行了全外显子测序、免疫组库测序和基因表达谱分析,探讨肿瘤内基因组异质性、肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)多样性与免疫应答活性之间的关系。数据可用于脑肿瘤分子分型、免疫微环境分析及基因表达相关研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 13 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):假设肿瘤内基因组异质性有可能促进肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)的多样性或活性,但尚未有人通过同时研究体细胞突变、TILs多样性和免疫应答活性将它们直接联系起来。我们同时对一名胶质母细胞瘤(GBM)患者的两个肿瘤主体(原发肿瘤及其转移后代)中获取的十个空间分离的肿瘤样本以及他的外周血进行了全外显子测序、免疫组库测序和基因表达谱分析。我们发现,尽管来自一个肿瘤的多区域样本比来自不同肿瘤的样本共享更多常见突变,但TIL群体并非如此。TILs组库多样性与非同义突变数量无显著相关性(Spearman秩相关,p = 0。

【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、GPL6480、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=GSE83300

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 23 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

假设肿瘤内基因组异质性有可能促进肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)的多样性或活性,但尚未有人通过同时研究体细胞突变、TILs多样性和免疫反应活性来直接关联二者。我们对一位多形性胶质母细胞瘤(GBM)患者的两个肿瘤实体(原发肿瘤及其转移后代)中获取的十个空间上分离的肿瘤样本及其外周血同时进行了全外显子测序、免疫组库测序和基因表达谱分析。我们发现,尽管来自同一肿瘤的多区域样本比来自不同肿瘤的样本共享更多常见突变,但TIL群体并非如此。TILs库多样性与非同义突变数量无显著相关性(斯皮尔曼等级相关,p = 0.4614),但与局部免疫状态高度相关,因为它与局部免疫细胞溶解活性及其下调因子均呈显著正相关。

此外,研究发现,TILs库多样性最高的肿瘤区域同时表现出局部免疫激活与抑制。一个20基因特征被发现能够代表这种矛盾的局部免疫状态。根据该特征在肿瘤中的表达模式,50名GBM患者被分层。生存分析表明,大多数GBM患者(约80%)可能处于局部免疫同时激活与抑制的状态,这对患者的预后不利(log-rank检验,p = 0.012)。当类似分析应用于现有的TCGA GBM数据集时,这一发现得到了验证(log-rank检验,p = 0.005)。通过多组学数据的整合分析,我们为TILs库特征、体细胞突变模式与免疫状态之间的复杂关系提供了新的见解。

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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