PRJNA1129560：肿瘤教育血小板转录组去卷积揭示活化血小板与炎症细胞转录特征 [CITE-seq]
该数据集来自 NCBI，属于肿瘤/脑肿瘤分类，采用 CITE-seq 技术。研究聚焦肿瘤教育血小板（TEPs）作为癌症液体活检的潜力，利用 CDSeq 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，发现血小板转录组中相当比例转录本来自非血小板细胞，并可去除污染转录本；结果还表明 TEP
![PRJNA1129560: Deconvolution of the tumor-educated platelet transcriptome reveals activated platelet and inflammatory cell transcript signatures [CITE-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/139766.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1129560：肿瘤教育血小板转录组去卷积揭示活化血小板与炎症细胞转录特征 [CITE-seq]
PRJNA1129560 数据集来自 NCBI，归类于肿瘤 / 脑肿瘤方向，采用 CITE-seq 技术。该数据集围绕肿瘤教育血小板（TEPs）作为癌症液体活检手段的潜力展开，针对胶质母细胞瘤患者血液样本，利用 CDSeq 这一潜在狄利克雷分配算法对 TEP 信号进行去卷积分析。源站描述指出，研究证明肿瘤向循环血小板直接转移转录本不太可能是 TEP 信号的来源；血小板转录组中相当比例的转录本来自非血小板细胞，借助该算法可去除污染转录本；结果还表明 TEPs 代表一个更加活化的血小板亚群，其中也含有通常不属血小板的转录本。整体而言，该数据集为理解 TEP 信号的细胞来源与组成提供了转录组层面的数据支撑。
【数据集背景】
肿瘤教育血小板被认为是癌症诊断与监测中液体活检的一种潜在方法，但肿瘤对血小板“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。针对这一问题，该研究以胶质母细胞瘤患者为对象，考察血液样本中 TEP 信号的来源与构成，并检验肿瘤向循环血小板直接转移转录本这一假说是否成立。研究借助 CDSeq 算法对 TEP 信号进行去卷积，以区分血小板自身转录本与非血小板细胞来源的转录本，从而更准确地刻画血小板转录组的实际组成。
【数据内容】
该数据集采用 CITE-seq 技术，属于肿瘤 / 脑肿瘤分类，主题标签为 Other。源站描述显示，研究通过 CDSeq 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，发现血小板转录组中有显著比例的转录本来自非血小板细胞，并利用该算法的结果去除污染转录本。此外，算法结果还表明 TEPs 代表一个更加活化的血小板亚群，该亚群同时含有通常不属于血小板的转录本。数据的具体样本数量、文件类型与字段构成源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov，标识为 PRJNA1129560。研究对象为胶质母细胞瘤患者的血液样本，技术手段为 CITE-seq。关于样本采集地点、采集时间、伦理审批信息及具体处理流程，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于研究与肿瘤教育血小板相关的转录组信号，特别是面向胶质母细胞瘤液体活检场景下的 TEP 信号解析；也适用于评估去卷积算法在分离血小板与非血小板来源转录本、去除污染转录本方面的应用；同时可用于考察活化血小板亚群及其携带的非血小板来源转录本特征。其他潜在应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站描述提及使用 CDSeq 这一潜在狄利克雷分配算法对 TEP 信号进行去卷积，并依据其结果去除污染转录本、识别更加活化的血小板亚群。关于数据下载方式、预处理步骤、参数设置与复现流程，源站未提供。
【质量与限制】
源站描述强调，肿瘤向循环血小板直接转移转录本不太可能是 TEP 信号的来源，且血小板转录组中存在显著比例的非血小板细胞来源转录本，提示直接解读血小板转录组数据可能受到污染转录本影响，需借助去卷积手段加以校正。关于数据集的样本规模、测序深度、批次效应及验证程度等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov，标识为 PRJNA1129560。关于具体引用文献、作者列表与数据使用许可条款，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1129560
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
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方法，用于处理TEP转录组数据，从而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临死亡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，从每只小鼠中采集约1 ml血液，置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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