免疫微环境与谱系追踪解析菊形团形成性胶质神经元肿瘤：9例多组学分析

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001006502

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

菊形团形成性胶质神经元肿瘤（RGNT）是一种罕见的中枢神经系统肿瘤，包含胶质和神经元两种成分。将RGNT与类似低级别肿瘤（如毛细胞型星形细胞瘤（PA）和神经节胶质瘤（GG））进行组织学诊断区分可能具有挑战性。我们在此对一组具有相同组织学特征的肿瘤进行了全面的分子分析，以确定RGNT的分子特征。我们采用全外显子组测序（WES）、RNA测序和甲基化组学等多模态方法，对一组9例经组织学诊断为菊形团形成性肿瘤的队列进行了分子水平分析。在我们的队列中，3例肿瘤被归入甲基化分类-RGNT（MC-RGNT），其特征为FGFR1突变伴随PIK3CA或NF1突变。对7例病例进行了转录组分析。RNA测序识别出一个“热”和一个“冷”转录组分组；后者包括3例MC-RGNT和1例MC-毛细胞型星形细胞瘤，与“热”组相比，表现出“冷”免疫肿瘤微环境。通过定量免疫染色证实了两组之间免疫细胞含量的差异。

基因集富集分析显示，“冷”组中NOTCH通路上调，主要表现为少突胶质前体细胞和神经元表型，而“热”组则主要呈现星形胶质细胞和神经干细胞表型。计算机模拟去卷积分析确定小脑颗粒细胞谱系为推定的起源，并作为理解遗传改变和NOTCH信号传导效应的细胞背景。菊形团形成性肿瘤的组织学诊断涵盖异质性肿瘤实体。我们的研究确定了不同的肿瘤细胞背景和微环境作为更好地理解和管理这些肿瘤的关键特征。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。