胶质母细胞瘤患者来源原代肿瘤细胞系的综合转录组图谱(bulk RNA-sequencing)

数据内容为胶质母细胞瘤患者来源原代肿瘤细胞系的 bulk RNA-sequencing 转录组图谱,可用于研究该肿瘤的基因表达特征

sra
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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1098218: Comprehensive transcriptomic profiling of glioblastoma patient-derived primary tumor cell lines using bulk RNA-sequencing

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

胶质母细胞瘤患者来源原代肿瘤细胞系的综合转录组图谱(bulk RNA-sequencing)

Comprehensive transcriptomic profiling of glioblas... (ID 1098218) - BioProject - NCBI

该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1098218),英文标题为 Comprehensive transcriptomic profiling of glioblastoma patient-derived primary tumor cell lines using bulk RNA-sequencing,主题标签为 Transcriptome or Gene expression,本站归类为肿瘤 / 脑肿瘤。数据内容为胶质母细胞瘤患者来源原代肿瘤细胞系的 bulk RNA-sequencing 转录组图谱,可用于研究该肿瘤的基因表达特征。源站未提供样本数量、测序平台、数据规模及具体分析结论等信息(来源 NCBI)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一计划相关的一组生物数据,来源于单一组织或联盟。BioProject 记录为用户提供一个单一入口,以查找为该计划生成的各种数据类型所对应的链接。

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1098218

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1098218

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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

多形性胶质母细胞瘤(GBM)是一种高度侵袭性的原发性脑癌,患者间存在显著的转录组异质性。本研究旨在为GBM患者的个性化医疗领域做出贡献,提供了在首尔国立大学医院接受替莫唑胺同步放化疗的GBM患者(N = 45)的全面转录组图谱。此外,我们还纳入了从GBM患者获取的正常脑组织的转录组图谱。该数据集可能通过揭示与GBM侵袭性相关的独特转录组特征来加深现有知识,并可能为未来关于GBM转录组特征的分子机制及个性化治疗策略的研究提供信息。总体设计:我们对来自患者来源的GBM细胞在诊断时和复发时获得的RNA-seq数据进行了基因表达谱分析。使用RNeasy Mini Kit(74106,QIAGEN)按照制造商方案从这些细胞中分离总RNA。使用TruSeq Stranded Total RNA Library Prep Plant Kit制备了用于bulk RNA-seq的文库。

原代GBM细胞系培养于Dulbecco改良Eagle高糖培养基(SH30243.01,Hyclone)中,添加10%热灭活胎牛血清(2357664RP,Gibco)和1%抗生素-抗真菌剂(15240062,Gibco)。细胞维持在37°C、含5% CO2的湿润环境中,并定期使用支原体检测试剂盒(rep-mys-20,InvivoGen)检测支原体污染。

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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