基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA1055892：无监督聚类揭示脑肿瘤微环境中的非经典髓系细胞亚群

PRJNA1055892 是一个收录于 NCBI BioProject 数据库的生物学项目数据集，其主题为“无监督聚类揭示脑肿瘤微环境中的非经典髓系细胞亚群”。该数据集在分类上归属于肿瘤与脑肿瘤研究方向，主题标签为 Transcriptome or Gene expression，表明其数据内容与转录组或基因表达相关。作为 BioProject 体系中的一项记录，它为使用者提供了一个集中入口，用以查找围绕该单一研究计划所产生的多种类型生物学数据。该项目聚焦于脑肿瘤微环境，借助无监督聚类这一分析思路，探索其中非经典髓系细胞亚群的构成与特征，对于理解脑肿瘤免疫微环境的细胞异质性具有潜在参考价值。

【数据集背景】

BioProject 是 NCBI 提供的一种资源组织方式，用于汇集与某一项单一研究计划相关的生物学数据。按照其定义，一个 BioProject 通常源自某个单一机构或某个联合体，并作为用户查找该项目所产生各类数据的统一入口。PRJNA1055892 正是这样一个项目记录，其研究主题围绕脑肿瘤微环境展开，具体关注点在于通过无监督聚类方法识别非经典的髓系细胞亚群。该主题涉及肿瘤学与脑肿瘤研究领域，并带有转录组或基因表达层面的数据标签，说明其研究手段与基因表达谱的测定和分析密切相关。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Transcriptome or Gene expression，指向转录组或基因表达相关的数据内容。其研究主题涉及脑肿瘤微环境中的髓系细胞亚群，并采用无监督聚类作为揭示非经典亚群的分析策略。除上述信息外，关于该数据集具体包含哪些样本、测序平台、数据文件类型或数据量等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，即美国国家生物技术信息中心的网站。其英文名称为 PRJNA1055892: Unsupervised Clustering Reveals Noncanonical Myeloid Cell Subsets in the Brain Tumor Microenvironment，源站标题为“Unsupervised Clustering Reveals Noncanonical Myelo... (ID 1055892) - BioProject - NCBI”。该记录属于 BioProject 体系，而 BioProject 被定义为与单一研究计划相关、源自单一机构或联合体的生物学数据集合。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批或具体研究机构等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与研究方向，该数据集可应用于转录组或基因表达相关的分析场景，尤其是围绕脑肿瘤微环境的研究。其主题涉及无监督聚类方法在识别非经典髓系细胞亚群中的应用，因此适合用于探索脑肿瘤免疫微环境中细胞亚群异质性的研究工作。此外，作为 BioProject 记录，它也可作为查找该项目所产生多种数据类型的一个入口。关于更具体的适用分析流程或推荐应用领域，源站未提供。

【使用方法】

该数据集记录于 NCBI BioProject，用户可通过 BioProject 记录所提供的集中入口，查找与该项目相关的多种数据类型。BioProject 的设计目的正是让用户在一个位置即可找到围绕同一研究计划生成的不同类型数据。关于具体的数据下载方式、分析工具或处理步骤，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来自 NCBI BioProject，属于机构维护的公共生物学数据资源。其主题标签为 Transcriptome or Gene expression，研究方向为肿瘤与脑肿瘤。关于该数据集在样本质量、数据完整性、批次效应或技术偏差等方面的具体评估信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，属于 NCBI BioProject 记录，编号为 PRJNA1055892。关于该数据集的具体引用格式、许可条款或使用限制，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE251900

访问原始数据

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1055892

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。

数据说明

人类中枢神经系统（CNS）肿瘤的肿瘤免疫微环境（TiME）仍有待全面阐明。在此，我们采用流式细胞术和RNA测序分析，通过数据驱动的方法剖析了人类CNS肿瘤中多样化的TiME，并揭示了非经典免疫细胞类型。髓系亚群包括经典小胶质细胞、单核细胞衍生的巨噬细胞、中性粒细胞，以及两种非经典髓系亚群：CD3+髓系细胞和CD19+髓系细胞。T淋巴细胞亚群包括双阴性（CD4- CD8-）T细胞（DNTs）。非经典髓系细胞和DNTs在一个独立数据集中得到验证，提示我们的DNT表型代表γδ T细胞。虽然经典髓系细胞的比例与已报道的恶性肿瘤类型相关TiME一致，但在胶质肉瘤中检测到出乎意料的高淋巴细胞频率，该肿瘤还显示出独特的免疫相关基因表达模式。我们的发现凸显了数据驱动方法在解析CNS TiME方面的潜力，并揭示了构成TiME的免疫细胞类型的镶嵌性。

总体设计：为了比较通过流式细胞术（FCM）表征的TiME表型，并在转录组水平上对TiME进行计算评估，对FCM队列中可获得肿瘤材料的样本进行了批量RNA测序。

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