胶质母细胞瘤PDX队列RNA测序数据集

该数据集来自omicsdi.org,收录了胶质母细胞瘤患者来源异种移植(PDX)模型的RNA测序数据。PDX模型在多次传代中保持分子与病理特征稳定,样本经下一代测序(NGS)分析,涵盖驱动突变和基因表达等癌症相关特征

omicsdi
浏览 7
基因组分类Genomics
RNA sequencing of a glioblastoma PDX cohort

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

胶质母细胞瘤PDX队列RNA测序数据集

该数据集为胶质母细胞瘤患者来源异种移植(PDX)模型的RNA测序数据,来源于omicsdi.org,归类于肿瘤/脑肿瘤方向,主题标签为基因组学。PDX模型是新型靶向疗法及其联合方案临床前评价的重要工具。该项目对一套较为全面的胶质瘤PDX模型进行了分子层面的表征,这些模型在多次传代过程中保持了良好的分子与病理特征稳定性。PDX样本接受了下一代测序(NGS)分析,研究者利用突变数据和基因表达数据对驱动突变、细胞过程等癌症相关特征进行刻画,以期在胶质母细胞瘤中识别潜在的生物标志物或治疗靶点。整体而言,该数据集所对应的是一套新建立并完成分子表征的胶质瘤PDX模型资源,对转化型临床前研究具有较高相关性。

【数据集背景】

患者来源异种移植(PDX)模型是临床前评价新型靶向治疗药物及其联合用药方案的重要工具。胶质母细胞瘤作为脑肿瘤中的代表性类型,其治疗靶点与生物标志物的发现依赖于能够较好保留患者肿瘤特征的模型体系。该项目围绕一套胶质瘤PDX模型展开,这些模型在多次传代后仍保持较为一致的分子与病理特征,为后续的分子表征和测序分析提供了基础。研究的核心目标是通过分子层面的刻画,在胶质母细胞瘤中寻找潜在的生物标志物或治疗靶点,并推动这些模型在转化型临床前研究中的应用。

【数据内容】

该数据集收录的是上述胶质母细胞瘤PDX队列的RNA测序数据。按照源站描述,PDX样本接受了下一代测序(NGS)分析,所产生的数据涵盖突变信息与基因表达信息两类,用于刻画驱动突变和细胞过程等癌症相关特征。主题标签为基因组学,表明数据内容侧重于基因组与转录组层面的分子信息。源站未提供样本数量、测序平台、读长、表达矩阵格式等更细粒度的技术参数。

【采集与来源】

数据来自omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类下的胶质母细胞瘤PDX队列RNA测序数据。样本为患者来源的异种移植模型,这些模型在多次传代中保持了分子与病理特征的稳定性,随后被用于下一代测序。源站未提供具体的样本采集流程、伦理审批信息、模型构建细节及测序服务提供方等信息。

【适用场景】

该数据集适用于胶质母细胞瘤转化型临床前研究相关场景,包括基于PDX模型的驱动突变与基因表达特征分析、癌症相关细胞过程的分子刻画,以及潜在生物标志物和治疗靶点的探索。由于PDX模型在多次传代中保持分子与病理特征稳定,该数据也可用于支持靶向疗法及其联合方案的临床前评价研究。源站未提供其他具体应用场景的说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据下载方式、文件组织格式、分析流程或配套工具等信息。

【质量与限制】

源站描述强调该PDX模型面板在多次传代中保持了良好的分子与病理特征一致性,并已完成分子表征,这是该数据集的主要质量特征。除此之外,源站未提供样本量、测序深度、数据完整性评估或已知偏差等质量与限制方面的具体信息。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001007119

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

患者来源异种移植(PDX)模型是评估新型靶向疗法及其联合方案的临床前研究中不可或缺的工具。本项目对一组具有良好分子和病理特征、且在多次传代中保持稳定的胶质瘤PDX模型进行了分子表征。PDX样本接受了下一代测序(NGS)。利用突变和基因表达数据对癌症相关特征(包括驱动突变或细胞过程)进行了表征,以识别胶质母细胞瘤中潜在的生物标志物或治疗靶点。总之,我们报道了一组新建立并完成分子表征的胶质瘤PDX模型,其与转化临床前研究高度相关。

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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