IDH突变胶质瘤进展中获得的遗传与细胞状态变化 [snATAC]
源站标题与描述聚焦 Tay-Sachs 病星形胶质样细胞模型的转录组变化,可用于相关基因表达谱研究;数据集具体覆盖范围。源站首次发布:Apr 27 202
![PRJNA1451270: Acquired genetic and cell state changes in IDH-mutant glioma progression [snATAC]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/160431.jpg)
基本信息
资源简介
IDH突变胶质瘤进展中获得的遗传与细胞状态变化 [snATAC]
Modeling Tay-Sachs Disease in Astrocyte-Like Cells Reveals Significant Changes in the Transcriptomic Profile
该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,英文名为 PRJNA1451270: Acquired genetic and cell state changes in IDH-mutant glioma progression [snATAC],本站归类为肿瘤/脑肿瘤,文件数量为1,样例文件为 GSE329156_series_matrix.txt.gz,作者为 Diego,A,Suárez-Garcia,发布时间为 Apr 27 202,主题标签涉及高通量测序表达谱分析、GPL34284 平台与物种 9606。源站标题与描述聚焦 Tay-Sachs 病星形胶质样细胞模型的转录组变化,可用于相关基因表达谱研究;数据集具体覆盖范围。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 27 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Tay-Sachs 病是一种罕见的遗传性疾病,其特征是由于 β-氨基己糖苷酶 A(HexA)活性缺陷导致 GM2 神经节苷脂在神经元溶酶体中蓄积。进行性 GM2 蓄积导致严重的神经退行性变,包括发育迟缓、肌无力、癫痫发作、共济失调和早逝,通常在五岁前死亡。尽管先前的研究已阐明若干神经元机制,包括细胞凋亡、内质网应激、神经炎症和脱髓鞘,但这些研究几乎完全集中在神经元上。然而,中枢神经系统的其他成分,特别是星形胶质细胞,可能在疾病病理生理学中发挥关键作用,正如相关溶酶体贮积症研究所示。为弥补这一空白,我们通过在 U87MG 星形细胞瘤中靶向敲低 HEXA 基因,构建了 HexA 缺陷的星形胶质样模型。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签:GPL34284、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE329156
【使用注意】
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数据说明
异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变型胶质瘤是恶性脑肿瘤,通常发生于成年早期至中期,且治疗后几乎总是复发。然而,驱动IDH突变型胶质瘤在治疗下进展的遗传和细胞状态变化仍未被完全理解。在此,我们整合了来自35名患者的75例时间上分隔的胶质瘤的单核转录组图谱、染色质可及性图谱以及 bulk DNA/RNA 测序,这些肿瘤涵盖少突胶质细胞瘤和星形细胞瘤两种IDH突变型胶质瘤类型。我们发现,恶性细胞状态在转录上类似于正常胶质-神经元谱系发育的阶段或反应性间充质样状态,与先前在IDH野生型胶质母细胞瘤中描述的状态相镜像。恶性细胞状态显示出不同的染色质可及性图谱,而这些图谱在两种IDH突变型胶质瘤类型之间具有可比性。分化程度较低的恶性细胞的丰度随分级以及诸如PDGFRA扩增等遗传改变而增加。纵向分析突出了两种主要的恶性细胞状态转变模式。
首先,在获得复发相关遗传事件的胶质瘤中,谱系分化减少和复发时增殖性恶性细胞增加表现明显,这些遗传事件包括治疗相关的高突变、拷贝数改变增加以及细胞周期改变。其次,间充质样状态丰度的增加独立于获得的遗传改变而发生,而是与巨噬细胞表达升高相吻合。总体而言,我们的发现提供了一个整合模型,追踪了在IDH突变型胶质瘤疾病进展过程中塑造细胞状态的细胞内在和外在因素。总体设计:从冷冻的IDH突变型胶质瘤组织中分离细胞核,并通过10x Genomics Multiome ATAC和基因表达进行图谱分析。此处提供ATAC片段。*************************************************************** R
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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