成人弥漫性半球星形细胞瘤进展与髓系转录因子SPI1驱动的基因网络相关
胶质瘤相关巨噬细胞（GAMs）是弥漫性胶质瘤中最丰富的免疫细胞类型，其密度与较差的预后相关。GAMs由驻留小胶质细胞和骨髓来源（BDM）细胞组成，BDM浸润增加被认为与疾病进展相关，但目前尚无明确的BDM人类标志物
基本信息
资源简介
成人弥漫性半球星形细胞瘤进展与髓系转录因子SPI1驱动的基因网络相关
胶质瘤相关巨噬细胞（GAMs）是弥漫性胶质瘤中最丰富的免疫细胞类型，其密度与较差的预后相关。GAMs由驻留小胶质细胞和骨髓来源（BDM）细胞组成，BDM浸润增加被认为与疾病进展相关，但目前尚无明确的BDM人类标志物。这一情况在低级别胶质瘤（LGGs）中尤为突出。该数据集围绕成人弥漫性半球星形细胞瘤的进展展开，聚焦于由髓系转录因子SPI1驱动的基因网络，通过多区室采样和基因调控网络分析，揭示GAMs与BDM细胞在转录调控层面的差异及其与疾病进展和预后的关联。
【数据集背景】
弥漫性胶质瘤是中枢神经系统常见的肿瘤类型，其中胶质瘤相关巨噬细胞（GAMs）是肿瘤微环境中最丰富的免疫细胞群体。GAMs的密度与患者较差的预后相关，提示其在肿瘤进展中可能发挥重要作用。GAMs由两类来源不同的细胞组成：一类是中枢神经系统固有的驻留小胶质细胞，另一类是来自骨髓的BDM细胞。已有观点认为，BDM细胞浸润的增加与疾病进展相关，但在人类中一直缺乏明确的BDM标志物，这限制了对该类细胞在胶质瘤进展中作用的深入理解，在低级别胶质瘤中这一问题尤为明显。该数据集正是在这一背景下，从基因调控网络的角度对GAMs和BDM细胞进行研究，以探索驱动疾病进展的转录程序。
【数据内容】
该数据集的核心内容围绕GAMs和BDM细胞的基因调控网络（GRNs）展开。研究通过多区室采样，从基因调控网络的视角分析GAMs，发现GAMs与BDM细胞由不同的基因调控网络构成，而这些网络由同一个主转录因子SPI1驱动。研究进一步表明，血液来源的SPI1特征信号激活增强与低级别胶质瘤较差的预后相关。此外，研究提出，以基因调控网络而非仅以标志基因来定义GAMs，有助于更好地理解驱动弥漫性胶质瘤疾病进展的转录程序。数据集英文名称中包含“Progression of adult diffuse hemispheric astrocytoma is associated with a gene network driven by the myeloid transcription factor SPI1”，表明其关注成人弥漫性半球星形细胞瘤进展与SPI1驱动基因网络之间的关联。
【采集与来源】
该数据集来源于ebi.ac.uk。源站描述提及研究采用了多区室采样（multicompartmental sampling）的方法，并在此基础上对GAMs进行基因调控网络层面的分析。关于具体的样本数量、采样部位、测序平台、数据处理流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与弥漫性胶质瘤免疫微环境相关的研究场景，尤其是关注胶质瘤相关巨噬细胞、驻留小胶质细胞与骨髓来源细胞区分的研究。由于研究聚焦于由SPI1驱动的基因调控网络，并涉及血液来源SPI1特征与低级别胶质瘤预后之间的关联，该数据集可用于探索基因调控网络层面的GAMs定义方式，以及研究与疾病进展相关的转录程序。此外，对于缺乏明确人类BDM标志物这一问题的研究，该数据集也提供了从基因调控网络角度切入的分析思路。具体适用的分析类型和下游应用方向，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据下载方式、文件格式、分析流程或推荐工具等。
【质量与限制】
源站描述中未提供关于数据质量评估、样本量、技术偏差或验证方式的具体信息。该研究的结论基于多区室采样和基因调控网络分析，但相关结论的适用范围和验证程度，源站未提供。此外，尽管研究提出以基因调控网络定义GAMs有助于理解疾病进展，但关于该定义方式在不同数据集或不同胶质瘤亚型中的可推广性，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB59003
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
胶质瘤相关巨噬细胞（GAMs）是弥漫性胶质瘤中最丰富的免疫细胞类型，其密度与较差预后相关。GAMs由 resident microglia 和骨髓来源（BDM）细胞组成，BDM浸润增加被认为与疾病进展相关，但目前尚无明确的BDM人类标志物。这在低级别胶质瘤（LGGs）中尤为明显。在本研究中，我们进行了多区域采样，并从基因调控网络的角度分析GAMs。我们发现，GAMs和BDMs由相同的主转录因子SPI1驱动，但由不同的基因调控网络（GRNs）组成，并且血液来源SPI1特征激活增加与LGGs较差预后相关。从GRNs而非仅标志基因的角度定义GAMs，有助于更好地理解驱动弥漫性胶质瘤疾病进展的转录程序。
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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