PRJNA1147183:胶质母细胞瘤生态系统多层转录架构 [smart-seq2]
该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)的细胞异质性,由GBM CARE联盟对121例GBM进行单核RNA测序和 bulk 肿瘤DNA测序,并附有广泛临床注释
![PRJNA1147183: The Multi-Layered Transcriptional Architecture of Glioblastoma Ecosystems [smart-seq2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/139763.jpg)
基本信息
资源简介
PRJNA1147183:胶质母细胞瘤生态系统多层转录架构 [smart-seq2]
该数据集来自NCBI,聚焦胶质母细胞瘤(GBM)的细胞异质性,由GBM CARE联盟对121例GBM进行单核RNA测序和 bulk 肿瘤DNA测序,并附有广泛临床注释。数据可用于刻画GBM在三个层面的异质性:细胞组成分类(恶性、免疫、神经元和胶质细胞类型)、各细胞类型尤其是恶性细胞的状态多样性与通路功能活性,以及控制细胞状态频率后揭示的Neuronal、Glial和Extracellular Matrix三个基线基因表达程序。适合用于肿瘤细胞状态分类与转录架构研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):为了全面定义胶质母细胞瘤(GBM)的细胞异质性,GBM CARE(Cellular Analysis of Resistance and Evolution)联盟着手通过单核RNA测序和bulk肿瘤DNA测序,对121例具有广泛临床注释的GBM进行图谱分析。所得数据集使我们能够在三个层面刻画GBM异质性。第一,根据细胞组成对GBM进行分类,涵盖恶性、免疫、神经元和胶质细胞类型。第二,在每种细胞类型内部,尤其是在恶性细胞中,我们描述了细胞状态的多样性及其基于通路的功能活性。第三,在控制细胞状态频率后,我们发现GBM之间剩余的变异凸显了三个基线基因表达程序,我们将其标记为Neuronal、Glial和Extracellular Matrix。这三层异质
【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/PRJNA1147183
下载信息
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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
为全面界定胶质母细胞瘤(GBM)的细胞异质性,GBM CARE(耐药与演化细胞分析)联盟着手通过单核RNA测序和肿瘤批量DNA测序,对121例具有详尽临床注释的GBM进行图谱绘制。由此产生的数据集使我们能够从三个层面刻画GBM的异质性。首先,根据细胞组成对GBM进行分类,涵盖恶性细胞、免疫细胞、神经元和胶质细胞类型。其次,在每种细胞类型内部,尤其是在恶性细胞中,我们描述了细胞状态的多样性及其基于通路的功能活动。第三,在控制细胞状态频率后,我们发现GBM之间剩余的变异凸显出三个基线基因表达程序,我们将其标记为神经元型、胶质型和细胞外基质型。这三个层面的异质性相互关联,并部分与特定的遗传畸变相关,从而定义了GBM中三种刻板的生态系统。这项工作为GBM多层转录结构提供了前所未有的视角。
总体设计:从冷冻肿瘤组织中分离细胞核。通过显微镜检查核悬液,使用血细胞计数板计数,并用于Smart-seq2流程。文件All_cells_metadata.xlsx包含本研究中分析的所有单个细胞核的信息。>>>提交者声明,由于患者隐私问题,原始数据不可获取。<<<
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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