PRJNA1129557：肿瘤教育血小板转录组解卷积揭示活化血小板与炎症细胞转录特征 [RNA-seq]

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数据说明

肿瘤教育血小板（TEPs）是一种潜在的液体活检方法，用于癌症的诊断和监测。然而，血小板肿瘤教育的机制尚不清楚，且与TEPs相关的转录本往往并非肿瘤相关转录本。我们证明，肿瘤直接向循环血小板转移转录本不太可能是TEP信号的来源。我们使用CDSeq——一种潜在狄利克雷分配算法，对胶质母细胞瘤患者血液样本中的TEP信号进行去卷积。我们证明，血小板转录组中相当一部分转录本来源于非血小板细胞，使用该算法可以去除污染转录本。此外，我们利用该算法的结果证明，TEPs代表了一部分更为活化的血小板，这些血小板还含有通常与非血小板炎症细胞相关的转录本，提示这些炎症细胞（可能位于肿瘤微环境中）将转录本转移至血小板，随后在循环中被发现。

我们的分析提出了一种实用且高效的处理TEP转录组数据的方法，能够分离出与特定肿瘤相关的独特TEP信号。总体设计：将GS 8-11胶质母细胞瘤球状细胞（每只小鼠1×10^5个）植入6至8周龄Foxn1nu小鼠脑内，植入在引导螺钉放置一周后进行，使用立体定位仪在麻醉状态下操作。每组至少包含五只小鼠。治疗组中出现痛苦迹象或濒死的小鼠被实施安乐死，并使用18号针头通过心脏穿刺采集血液。肿瘤植入五周后，从每只小鼠采集约1 ml血液于含酸性枸橼酸葡萄糖的BD Vacutainer黄盖管中，以防止血小板活化。通过以100×g离心15分钟收集富血小板血浆（PRP）。该

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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