PRJNA201678：F11R 作为恶性胶质瘤单核细胞预后生物标志物 [Seq]

数据围绕恶性胶质瘤中 F11R 作为单核细胞预后生物标志物这一研究方向，属于转录组或基因表达类测序数据。可用于探索 F11R 在恶性胶质瘤单核细胞中的表达特征，并支撑预后相关生物标志物的预测性分析（来源 NCBI）

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基因组预测Transcriptome or Gene expression

PRJNA201678: F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Seq]

基本信息

模态

基因组

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

PRJNA201678：F11R 作为恶性胶质瘤单核细胞预后生物标志物 [Seq]

PRJNA201678 对应的是 NCBI BioProject 数据库中编号为 201678 的项目，其英文名称为“F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Seq]”，源站标题标注为“Mus musculus (ID 201678) - BioProject - NCBI”。该项目围绕恶性胶质瘤中 F11R 作为单核细胞预后生物标志物这一研究方向展开，属于转录组或基因表达类测序数据。从整体上看，该数据集可用于探索 F11R 在恶性胶质瘤单核细胞中的表达特征，并支撑预后相关生物标志物的预测性分析。其来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，本站将其归类于肿瘤 / 脑肿瘤方向。BioProject 作为生物数据的集合，通常关联某一项单一研究计划，由单一机构或联盟发起，并为用户提供统一入口，以便查找该项目所产生的多种数据类型。因此，该数据集在恶性胶质瘤分子标志物与转录组研究语境中，具有明确的研究指向和潜在的分析价值。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究主题聚焦于恶性胶质瘤，并特别关注 F11R 作为单核细胞预后生物标志物的可能性。恶性胶质瘤是脑肿瘤研究中的重要方向，而单核细胞在肿瘤微环境与免疫相关过程中具有研究意义。该项目的英文名称直接体现了“F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma”这一研究命题，说明其数据生成与标志物探索、预后分析密切相关。源站标题显示其物种为 Mus musculus，项目编号为 201678，属于 NCBI BioProject 体系下的记录。BioProject 的设计目的，是围绕单一研究计划汇集来自单一机构或联盟的生物数据，并为用户提供查找不同数据类型链接的统一位置。因此，该数据集在背景上属于以转录组或基因表达为核心、服务于恶性胶质瘤预后生物标志物研究的测序类项目。

【数据内容】

该数据集的主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，表明其内容属于转录组或基因表达类数据。项目名称中包含“[Seq]”，进一步指向测序相关数据。就研究内容而言，数据围绕恶性胶质瘤中 F11R 作为单核细胞预后生物标志物这一方向展开，可用于探索 F11R 在恶性胶质瘤单核细胞中的表达特征，并支撑预后相关生物标志物的预测性分析。关于具体的样本数量、测序平台、读长、表达矩阵、差异表达结果、生存分析指标等细节，源站未提供。因此，该数据集在内容层面可被理解为与 F11R、单核细胞、恶性胶质瘤及基因表达相关的测序数据集合，但更细粒度的数据组成需以源站记录为准。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“Mus musculus (ID 201678) - BioProject - NCBI”。其英文名称中包含 PRJNA201678，表明该项目在 NCBI BioProject 中具有对应编号。源站描述指出，BioProject 是围绕单一研究计划汇集生物数据的集合，这些数据来自单一机构或联盟；BioProject 记录为用户提供统一位置，以查找该项目产生的多种数据类型。由此可见，该数据集的采集与来源依托 NCBI BioProject 体系进行组织与呈现。关于具体采样地点、时间跨度、实验设计、建库方法、测序中心等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于其主题标签与研究方向，该数据集适用于转录组或基因表达相关分析，尤其是围绕恶性胶质瘤中 F11R 在单核细胞中的表达特征展开的探索。其潜在应用包括：支撑预后相关生物标志物的预测性分析，研究 F11R 作为单核细胞预后生物标志物的可能性，以及在脑肿瘤 / 肿瘤分类背景下进行基因表达层面的数据挖掘。由于该项目属于 BioProject 记录，用户可通过该统一入口查找与项目相关的不同数据类型链接，从而服务于数据整合与二次分析。关于具体的分析流程、统计模型、验证队列或临床转化应用，源站未提供。

【使用方法】

该数据集可通过 NCBI BioProject 体系进行访问，项目编号为 PRJNA201678，源站标题为“Mus musculus (ID 201678) - BioProject - NCBI”。用户可在 ncbi.nlm.nih.gov 上查找该 BioProject 记录，并通过其提供的统一入口获取与项目相关的数据类型链接。由于 BioProject 记录旨在汇集单一研究计划产生的多种数据类型，使用者可据此定位转录组或基因表达相关数据，并围绕 F11R、单核细胞、恶性胶质瘤及预后生物标志物等主题开展分析。关于具体的下载方式、文件格式、数据处理步骤、软件参数等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源于 NCBI BioProject，属于公共数据库中的项目记录，其源站描述强调 BioProject 作为生物数据集合的统一入口作用。主题标签为“Transcriptome or Gene expression”，项目名称中包含“[Seq]”，说明其与测序和基因表达相关。然而，关于数据质量指标、样本量、测序深度、覆盖度、批次效应、缺失值情况、验证程度等，源站未提供。此外，该数据集涉及 Mus musculus，其研究结论向其他物种或临床场景的外推需谨慎。关于许可条款、使用限制、隐私与伦理审查等信息，源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的来源站为 ncbi.nlm.nih.gov，源站标题为“Mus musculus (ID 201678) - BioProject - NCBI”，英文名称为“PRJNA201678: F11R is a novel monocyte prognostic biomarker for malignant glioma [Seq]”。在引用时，应依据 NCBI BioProject 记录及对应项目编号进行标注。关于具体的引用格式、作者列表、发表文献、许可类型、使用条款或数据共享协议，源站未提供。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE46688

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使用方式

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA201678

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。

数据说明

目的：脑肿瘤（胶质瘤）中含有大量浸润性巨噬细胞和募集的小胶质细胞，在实验性小鼠胶质瘤模型中，这些细胞促进肿瘤形成和进展。理解这些基质成分对高级别胶质瘤（胶质母细胞瘤；GBM）生物学贡献的障碍之一，是缺乏足够的工具来表征浸润性巨噬细胞和驻留小胶质细胞。在本研究中，我们利用多个RNA分析平台来识别与GBM患者预后相关的新单核细胞标志物。方法：通过整合RNA-seq和微阵列技术，生成了高置信度的小鼠驻留小胶质细胞和骨髓来源巨噬细胞特异性转录本列表，并使用qRT-PCR和流式细胞术进行了验证。在诱导性GBM小鼠模型中，分析了脑浸润巨噬细胞和驻留小胶质细胞中选择性细胞表面标志物的表达，同时进行同种异体骨髓移植以追踪浸润性和驻留巨噬细胞的来源。

通过免疫组织化学方法检测了胶质瘤组织芯片，并查询了基因表达综合数据库（GEO），以确定所识别的微胶质生物标志物在人GBM中的预后价值。结果：我们构建了一个独特的差异表达骨髓来源单核细胞和驻留微胶质转录本的目录，并证明脑浸润巨噬细胞在GBM中及骨髓移植后获得F11R表达。此外，单核细胞F11R表达与人类高级别胶质瘤正相关，并且作为GBM患者生存的生物标志物，无论GBM分子亚型如何。意义：这些研究确立了F11R作为GBM的一种新型单核细胞预后标志物，对于界定未来潜在治疗干预的基质细胞亚群至关重要。总体设计：从三组独立生成的流式分选骨髓

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