PRJNA1147185:胶质母细胞瘤生态系统的多层转录架构 [10X]

该数据集来自 GBM CARE 联盟,对 121 例具有丰富临床注释的胶质母细胞瘤(GBM)进行单核 RNA 测序和 bulk 肿瘤 DNA 测序,用于刻画 GBM 的细胞异质性

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1147185: The Multi-Layered Transcriptional Architecture of Glioblastoma Ecosystems [10X]

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

PRJNA1147185:胶质母细胞瘤生态系统的多层转录架构 [10X]

该数据集来自 GBM CARE 联盟,对 121 例具有丰富临床注释的胶质母细胞瘤(GBM)进行单核 RNA 测序和 bulk 肿瘤 DNA 测序,用于刻画 GBM 的细胞异质性。数据覆盖恶性、免疫、神经元和胶质细胞类型,描述各细胞类型尤其是恶性细胞内的细胞状态多样性及通路功能活性,并识别出 Neuronal、Glial 和 Extracellular Matrix 三个基线基因表达程序。可用于研究 GBM 细胞组成、细胞状态与表达程序分层(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了全面界定胶质母细胞瘤(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 例具有丰富临床注释的 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。首先,GBM 按其细胞组成进行分类,涵盖恶性、免疫、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出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/PRJNA1147185

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    • 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

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10x Genomics工作流程。>>>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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