PRJNA248302:原发性人胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq
该数据集来自NCBI,包含5例原发性胶质母细胞瘤的430个单细胞转录组、胶质瘤球细胞系的102个单细胞转录组,以及5例肿瘤的群体RNA-seq和3例肿瘤来源细胞系在无血清与分化条件下的RNA-seq

基本信息
资源简介
PRJNA248302:原发性人胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq
该数据集来自NCBI,包含5例原发性胶质母细胞瘤的430个单细胞转录组、胶质瘤球细胞系的102个单细胞转录组,以及5例肿瘤的群体RNA-seq和3例肿瘤来源细胞系在无血清与分化条件下的RNA-seq。数据覆盖单细胞与群体水平基因表达,可用于研究胶质母细胞瘤的瘤内异质性、转录模块表达及亚型分类(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们报告了来自5个个体肿瘤的430个单细胞胶质母细胞瘤细胞的转录组,以及使用SMART-seq生成的胶质瘤球细胞系的102个单细胞的转录组。此外,我们还报告了五个肿瘤的群体RNA-seq,以及来自3个肿瘤(MGH26、MGH28、MGH31)的细胞系在无血清(GSC)和分化(DGC)条件下培养的RNA-seq。该数据集突出了关于从头衍生的转录模块和已建立的亚型分类器表达的瘤内异质性。总体设计:来自五名胶质母细胞瘤患者(MGH26、MGH28、MGH29、MGH30、MGH31)的手术标本被急性解离,去除CD45+炎症细胞,然后分选为单细胞(576个样本)。每个肿瘤的群体对照通过分选2000-10000个细胞分离并平行处理(5个群体对照样本)。单
【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/PRJNA248302
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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
我们报告了从5个个体肿瘤中分离出的430个单胶质母细胞瘤细胞以及使用SMART-seq生成的胶质瘤球细胞系的102个单细胞的转录组。此外,我们还报告了来自这五个肿瘤的群体RNA-seq,以及源自3个肿瘤(MGH26、MGH28、MGH31)的细胞系在无血清(GSC)和分化(DGC)条件下培养的RNA-seq。此数据集突显了肿瘤内异质性,特别是在新衍生的转录模块和已建立的亚型分类器的表达方面。总体设计:来自五名胶质母细胞瘤患者(MGH26、MGH28、MGH29、MGH30、MGH31)的手术标本被急性解离,去除CD45+炎症细胞,然后分选为单细胞(576个样本)。每个肿瘤的群体对照通过分选2000-10000个细胞并平行处理获得(5个群体对照样本)。来自两个已建立细胞系GBM6和GBM8的单细胞也被分选为单细胞(192个样本)。采用SMART-seq方案生成单细胞全长转录组(修改自Shalek等,《自然》2013年),并使用25 bp双端读取进行测序。
MGH30的单细胞cDNA文库采用100 bp双端读长进行重测序,以便进行异构体和剪接连接重建(96个样本,注释为MGH30L)。细胞还在无血清条件下培养,以生成MGH26、MGH28和MGH31的胶质瘤球细胞系(GSC),随后使用10%血清将其分化(DGC)。对这些样本进行了群体RNA-seq(3个GSC、3个DGC,共6个)。初始数据集包括875个RNA-seq文库(576个单个胶质母细胞瘤细胞、96个重测序的MGH30L、192个单个胶质瘤球细胞、5个肿瘤群体对照、6个来自GSC和DGC样本的群体文库)。数据按以下所述使用RSEM进行处理以定量基因表达。选取了5,948个基因,这些基因在所有单细胞合并后的综合表达最高(平均
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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