星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞间双向免疫抑制相互作用：单核细胞、T细胞和星形胶质细胞的小鼠Bulk RNA-Seq数据集
该数据集来自 NCBI BioProject（ID 1099134），标题为利用条形码病毒追踪技术鉴定星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间的双向免疫抑制相互作用，包含小鼠单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞的 Bulk RNA-Seq 数据
![PRJNA1099134: Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Mouse Bulk RNA-Seq Dataset of Monocytes, T Cells and Astrocytes 5OLJ]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/96938.jpg)
基本信息
资源简介
星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞间双向免疫抑制相互作用：单核细胞、T细胞和星形胶质细胞的小鼠Bulk RNA-Seq数据集
该数据集为 NCBI BioProject 编号 1099134 的项目，英文标题为“Bi-directional immunosuppressive interactions between astrocytes and glioblastoma cells identified by barcoded viral tracing [Mouse Bulk RNA-Seq Dataset of Monocytes, T Cells and Astrocytes 5OLJ]”。从标题可以看出，该项目聚焦于星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间的双向免疫抑制相互作用，并采用条形码病毒追踪技术进行鉴定。数据集包含小鼠单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞的 Bulk RNA-Seq 数据，主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，在分类上属于肿瘤 / 脑肿瘤方向。数据来源于 ncbi.nlm.nih.gov 的 BioProject 数据库，为研究胶质母细胞瘤微环境中细胞间免疫调控机制提供了转录组层面的数据资源。
【数据集背景】
该数据集所对应的 BioProject 是一个生物学数据集合，围绕单一研究计划组织，来源于单一机构或联盟。BioProject 记录为用户提供一个统一入口，以查找该项目所产生的多种数据类型。本项目的研究主题为星形胶质细胞与胶质母细胞瘤细胞之间的双向免疫抑制相互作用，采用条形码病毒追踪技术进行鉴定。胶质母细胞瘤是脑肿瘤研究中的重要对象，而星形胶质细胞作为中枢神经系统中的主要胶质细胞，其与肿瘤细胞之间的相互作用日益受到关注。该数据集正是在这一研究背景下产生，旨在通过转录组数据揭示相关细胞群体的基因表达特征。
【数据内容】
该数据集包含小鼠单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞的 Bulk RNA-Seq 数据。标题中明确标注了“Mouse Bulk RNA-Seq Dataset of Monocytes, T Cells and Astrocytes 5OLJ”，表明数据涉及三种细胞类型：单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞。主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，说明数据内容属于转录组或基因表达范畴。Bulk RNA-Seq 是一种对混合细胞群体进行整体转录组测序的方法，能够反映样本中基因表达的总体水平。该数据集的具体样本数量、测序深度、基因表达矩阵等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，具体为 NCBI BioProject 数据库中的记录，ID 为 1099134。BioProject 记录提供用户查找该项目所生成的不同数据类型的统一入口。该项目的组织来源、样本采集的具体方法、实验设计细节、测序平台等信息，源站未提供。数据标题中提及的“barcoded viral tracing”表明研究采用了条形码病毒追踪技术，但该技术的具体实施细节、病毒载体信息、追踪流程等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于转录组或基因表达相关的研究场景，特别是针对脑肿瘤微环境中细胞间相互作用的研究。由于数据涉及小鼠单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞，可应用于免疫抑制机制、胶质母细胞瘤与星形胶质细胞双向作用、肿瘤免疫微环境等方向的分析。Bulk RNA-Seq 数据可用于差异表达分析、基因表达模式比较、通路富集分析等常见转录组研究任务。此外，该数据集也可作为相关研究领域的参考数据，用于方法学比较或整合分析。具体适用的分析类型需结合数据实际内容判断，源站未提供详细说明。
【使用方法】
该数据集可通过 NCBI BioProject 数据库访问，用户可在该记录中查找指向不同数据类型的链接。由于 BioProject 记录提供单一入口以定位项目产生的多种数据，使用者可据此获取相应的 RNA-Seq 数据文件。具体的数据下载方式、文件格式、数据处理流程、分析工具推荐等信息，源站未提供。使用时应遵循 NCBI 相关数据使用规范，并参考项目标题中标注的细胞类型和实验方法进行合理分析。
【质量与限制】
该数据集的质量评估信息、数据完整性、测序质量指标、批次效应、样本量等，源站未提供。由于数据为 Bulk RNA-Seq，其反映的是细胞群体的整体表达水平，可能无法解析单细胞层面的异质性。此外，该数据集仅涉及小鼠单核细胞、T 细胞和星形胶质细胞，是否涵盖其他细胞类型或组织样本，源站未提供。使用者在分析时应考虑这些潜在限制，并结合自身研究目的进行判断。
【引用与许可】
该数据集的引用方式、许可协议、使用条款等信息，源站未提供。使用者在引用或使用该数据集时，应参考 NCBI BioProject 记录中的相关说明，并遵循 NCBI 数据库的一般使用政策。具体引用格式和许可条件需以源站发布的信息为准。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/PRJNA1099134
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
胶质母细胞瘤（GBM）是最致命的原发性脑恶性肿瘤。GBM肿瘤微环境（TME）中的免疫抑制是免疫靶向治疗的主要障碍。然而，我们对GBM TME中免疫调节机制的理解仍然有限。为应对这一挑战，我们开发了一种病毒条形码相互作用追踪方法，用于以单细胞分辨率分析GBM样本和临床前模型TME中的细胞间通讯，并将其与GBM临床样本和临床前模型的单细胞及批量RNA-seq分析、人器官型GBM切片培养、体内细胞特异性CRISPR/Cas9驱动的基因扰动以及人和小鼠体外实验系统相结合，以鉴定一种新的双向通讯通路，该通路存在于星形胶质细胞中表达的ANXA1与其在GBM细胞中表达的受体FPR1之间，可限制抗肿瘤免疫应答。星形胶质细胞中ANXA1的表达和癌细胞中FPR1的表达与GBM患者更短的生存期和更早的复发相关。
星形胶质细胞-胶质瘤ANXA1/FPR1信号通路的失活增强了肿瘤特异性CD4+和CD8+ T细胞应答，增加了新抗原特异性CD8+ T细胞的肿瘤浸润，同时限制了与T细胞耗竭相关的转录模块；ANXA1/FPR1信号失活还增强了肿瘤相关巨噬细胞应答。利用临床前模型和人GBM体外实验系统，我们证实FPR1抑制肿瘤细胞中的免疫原性坏死性凋亡，而ANXA1逆行信号抑制星形胶质细胞内NF-kB和炎症小体的激活。总之，我们开发了一种新的条形码方法，以单细胞分辨率分析临床样本和临床前模型中TME的细胞-细胞相互作用，并利用它鉴定出一条新的双向ANXA1–FPR1星形胶质细胞-GBM通讯通路，该通路促进免疫逃逸和癌症进展。总体设计：包含33个s的批量RNA-Seq数据集
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。
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