替莫唑胺处理的胶质母细胞瘤细胞系RNA-Seq数据集

该数据集包含三种人胶质母细胞瘤细胞系(LN229、A172、U251)在重复暴露于替莫唑胺(TMZ)后的RNA测序数据。处理方案为150 μM TMZ作用72小时,随后在无药培养基中培养96小时,该周期重复两周,并设未处理对照

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基因组预测Other
PRJEB115611: RNA-Seq of Glioblastoma Cell Lines Treated with Temozolomide

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

替莫唑胺处理的胶质母细胞瘤细胞系RNA-Seq数据集

该数据集为PRJEB115611,全称为“RNA-Seq of Glioblastoma Cell Lines Treated with Temozolomide”,收录于NCBI(ncbi.nlm.nih.gov),本站归类为肿瘤/脑肿瘤方向。数据来源于一项针对三种人胶质母细胞瘤细胞系(LN229、A172、U251)重复暴露于替莫唑胺(TMZ)后的转录组测序研究。实验采用150 μM TMZ处理72小时、随后在无药培养基中培养96小时的周期方案,并重复两周,同时设置未处理对照。研究目的是考察重复TMZ暴露诱导的转录组变化,识别与细胞对烷化剂治疗应答相关的基因表达改变。数据集包含各细胞系的未处理对照样本及TMZ处理样本,其中处理组重复数因样本排除而存在差异。

【数据集背景】

胶质母细胞瘤是中枢神经系统常见的恶性肿瘤,替莫唑胺作为烷化剂类化疗药物在其治疗中被广泛使用。细胞在反复接触烷化剂后可能发生转录层面的适应性改变,理解这些改变有助于认识细胞对治疗的应答过程。该研究以三种人胶质母细胞瘤细胞系为对象,模拟重复给药与停药交替的暴露模式,通过RNA测序获取转录组层面的表达信息,为相关研究提供原始测序数据基础。

【数据内容】

数据集包含三种人胶质母细胞瘤细胞系LN229、A172和U251的RNA测序数据。样本分为未处理对照与TMZ处理两组:未处理对照细胞在标准条件下培养,每个细胞系设三个生物学重复;TMZ处理组中,A172为n=3、LN229为n=2、U251为n=4。处理组重复数不一致,是因为部分样本被排除。测序对象为从生物学重复中提取的总RNA。

【采集与来源】

数据来自ncbi.nlm.nih.gov。细胞处理方案为:150 μM TMZ作用72小时,随后在无药培养基中培养96小时,该处理周期重复两周;未处理对照细胞在标准条件下培养。总RNA提取自生物学重复样本,由Novogene采用Illumina RNA测序平台完成测序。

【适用场景】

该数据集适用于研究重复替莫唑胺暴露对胶质母细胞瘤细胞系转录组的影响,可用于分析烷化剂处理相关的基因表达变化,以及细胞对烷化剂治疗应答的转录组特征。由于涵盖三种细胞系并设置未处理对照,也可用于细胞系之间表达模式的比较分析。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

处理组各细胞系的生物学重复数不相等(A172为3、LN229为2、U251为4),这是部分样本被排除所致,在分析中需考虑各组样本量的差异。其余质量相关信息源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB115611

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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

本研究包含三种人胶质母细胞瘤细胞系(LN229、A172和U251)在反复暴露于替莫唑胺(TMZ)后的RNA测序数据。细胞用150 μM TMZ处理72小时,随后在无药培养基中培养96小时。该处理周期持续重复两周。未处理的对照细胞在标准条件下培养。从生物学重复样本中提取总RNA,并由Novogene使用Illumina RNA测序进行测序。本研究旨在探究反复TMZ暴露诱导的转录组变化,并鉴定与细胞对烷化剂治疗反应相关的基因表达变化。数据集包括未处理对照(每种细胞系三个生物学重复)和TMZ处理样本(A172,n=3;LN229,n=2;U251,n=4)。处理组重复数不等反映了测序前未达到RNA完整性质量标准的样本被排除。实验未包括对获得性TMZ耐药性的验证;因此,该数据集代表的是对反复TMZ暴露的转录组反应,而非细胞中已确认的TMZ耐药性。

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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