原发性人胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq
该数据集来自omicsdi.org,收录原发性人胶质母细胞瘤的单细胞转录组数据,包括5个肿瘤的430个单细胞、胶质瘤球细胞系的102个单细胞,以及5个肿瘤的群体RNA-seq和3个肿瘤细胞系在无血清与分化条件下的RNA-seq

基本信息
资源简介
原发性人胶质母细胞瘤单细胞RNA-seq
该数据集来自omicsdi.org,收录原发性人胶质母细胞瘤的单细胞转录组数据,包括5个肿瘤的430个单细胞、胶质瘤球细胞系的102个单细胞,以及5个肿瘤的群体RNA-seq和3个肿瘤细胞系在无血清与分化条件下的RNA-seq。数据可用于研究肿瘤内异质性、转录模块表达及亚型分类,适用于脑肿瘤转录组分析(来源 omicsdi.org)。
【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(CSC)和分化(FCS)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肿瘤内异质性。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
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-57872
下载信息
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-57872
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们报告了从5个个体肿瘤中分离出的430个单细胞胶质母细胞瘤转录组,以及使用SMART-seq技术从胶质瘤球细胞系获得的102个单细胞转录组。此外,我们还报告了这五个肿瘤的群体RNA-seq,以及源自3个肿瘤(MGH26、MGH28、MGH31)在无血清(CSC)和分化(FCS)条件下培养的细胞系的RNA-seq。此数据集突显了肿瘤内异质性,涉及新衍生转录模块的表达及已建立的亚型分类器。来自五名胶质母细胞瘤患者(MGH26、MGH28、MGH29、MGH30、MGH31)的手术标本经急性 dissociation,去除CD45+炎症细胞后,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协议生成单细胞全长转录组(根据Shalek等人Nature 2013年文献修改),并使用25 bp配对末端读取进行测序。
MGH30的单细胞cDNA文库使用100 bp双端读取进行重测序,以便进行异构体和剪接位点重建(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(CSC),随后使用10%血清(FCS)进行分化。对这些样本进行了群体RNA-seq(3个CSC,3个FCS,共6个)。初始数据集包括875个RNA-seq文库(576个单胶质母细胞瘤细胞,96个重测序的MGH30L,192个单胶质瘤球细胞,5个肿瘤群体对照,6个来自CSC和FCS样本的群体文库)。数据按以下描述使用RSEM进行基因表达定量处理。在全部单细胞合并中具有最高复合表达的5,948个基因(平均log2(TPM)>4.5)或
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络,提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




