PRJNA1213849:研究性针芯活检支持胶质母细胞瘤多模态深度数据生成 [scRNA-seq]

数据围绕胶质母细胞瘤的研究性针芯活检,支持多模态深度数据生成,并包含 scRNA-seq 数据。可用于转录组与基因表达分析、单细胞层面的肿瘤研究,以及探索针芯活检在胶质母细胞瘤多模态数据整合中的价值(来源 NCBI)

sra
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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1213849: Investigative needle core biopsies support multimodal deep-data generation in glioblastoma [scRNA-seq]

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

PRJNA1213849:研究性针芯活检支持胶质母细胞瘤多模态深度数据生成 [scRNA-seq]

Investigative needle core biopsies support multimo... (ID 1213849) - BioProject - NCBI

该数据集来自 NCBI BioProject(ID 1213849),英文名为 PRJNA1213849: Investigative needle core biopsies support multimodal deep-data generation in glioblastoma [scRNA-seq],属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为 Transcriptome or Gene expression。数据围绕胶质母细胞瘤的研究性针芯活检,支持多模态深度数据生成,并包含 scRNA-seq 数据。可用于转录组与基因表达分析、单细胞层面的肿瘤研究,以及探索针芯活检在胶质母细胞瘤多模态数据整合中的价值(来源 NCBI)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一计划相关、源自单一组织或联盟的生物数据集合。BioProject 记录为用户提供一个单一位置,以查找为该计划生成的各种数据类型相关的链接。

【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/PRJNA1213849

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1213849

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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

胶质母细胞瘤,IDH野生型(GBM)是一种原发性脑癌,预后差且有效疗法寥寥。在治疗过程中研究肿瘤及其微环境的能力,将极大增进对疾病反应、进展及治疗效果的了解。立体定向针芯活检是主要用于肿瘤诊断的常规外科手术。利用这些活检来研究肿瘤及微环境对治疗的反应鲜有开展,但具有巨大潜力,可支持治疗监测和对肿瘤演化的理解。然而,针芯活检是否足以进行多组学分析和肿瘤模型尚不清楚。在此,我们对两名独立患者的立体定向针芯活检组织所能产生的数据深度进行了测试。在第一位复发性GBM患者中,我们从单次操作获取的活检组织中进行了高度解析的多组学分析,包括单细胞RNA测序、空间转录组学、代谢组学、蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学、T细胞克隆型分析以及MHC I类免疫肽组学。

在第二例患者中,我们分析了多区域核心活检样本,以解读空间与基因组变异,并量化样本内及样本间异质性。我们还在一个独立患者队列中,探讨了立体定向活检作为生成患者来源异种移植(PDX)模型方法的实用性。跨模态的数据集整合突显了空间映射的免疫细胞相关代谢通路,揭示了RNA表达与肿瘤MHC I类免疫肽组之间的相关性较差,并验证了推断的细胞间配体-受体相互作用。总之,立体定向针吸活检核心样本质量足以生成多组学数据和PDX模型,为深入了解患者的疾病过程和肿瘤免疫微环境提供了丰富的数据,并可能在评估治疗反应方面具有价值。总体而言

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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