胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq数据集:四种恶性亚型注释与FOSL1门控PLAU-PLAUR轴研究

用于研究“多组学时空图谱定义胶质母细胞瘤演化中的恶性亚型架构与FOSL1门控PLAU-PLAUR轴”的处理后单细胞RNA-seq对象(Seurat,.rds)

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基因组分类胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq恶性亚型注释肿瘤微环境Seurat对象多组学时空图谱
Processed single-cell RNA-seq dataset with four malignant-subtype annotations (NPC-P, OPC-M, MES-V, MES-I) for the FOSL1-gated PLAU-PLAUR axis study in glioblastoma

基本信息

模态
基因组
大小
4.698532482 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq数据集:四种恶性亚型注释与FOSL1门控PLAU-PLAUR轴研究

用于研究“多组学时空图谱定义胶质母细胞瘤演化中的恶性亚型架构与FOSL1门控PLAU-PLAUR轴”的处理后单细胞RNA-seq对象(Seurat,.rds)

Processed single-cell RNA-seq dataset with four malignant-subtype annotations (NPC-P, OPC-M, MES-V, MES-I) for the FOSL1-gated PLAU-PLAUR axis study in glioblastoma

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):用于研究“多组学时空图谱定义胶质母细胞瘤演化中的恶性亚型架构与FOSL1门控PLAU-PLAUR轴”的处理后单细胞RNA-seq对象(Seurat,.rds)。该整合对象涵盖来自24例胶质母细胞瘤患者的恶性细胞和肿瘤微环境细胞,标注有四种恶性亚型(NPC-P、OPC-M、MES-V、MES-I;28,213个高置信度恶性细胞),并包含完整临床元数据和降维坐标(PCA、UMAP、t-SNE)。原始测序数据获自Mei等人(GSA-Human HRA004677;GSA CRA011176)。分析代码:

【主题与分类】

主题标签:胶质母细胞瘤、单细胞RNA-seq、恶性亚型注释、肿瘤微环境、Seurat对象、多组学时空图谱。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.21311384

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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    • 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。

数据集大小约 4.70 GB。

数据说明

研究“多组学时空图谱定义胶质母细胞瘤演化中的恶性亚型架构及FOSL1门控的PLAU-PLAUR轴”的处理后单细胞RNA-seq对象(Seurat,.rds)。该整合对象涵盖来自24例胶质母细胞瘤患者的恶性细胞和肿瘤微环境细胞,注释有四种恶性亚型(NPC-P、OPC-M、MES-V、MES-I;28,213个高置信度恶性细胞),并包含完整临床元数据和降维坐标(PCA、UMAP、t-SNE)。原始测序数据获自Mei等(GSA-Human HRA004677;GSA CRA011176)。分析代码:https://github.com/Du-GBM-Lab/GBM-Multiomics-Spatiotemporal-Atlas

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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