儿童脑肿瘤来源的干样特性人肿瘤细胞转录组芯片分析

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组学。数据为从儿童脑肿瘤中分离的具有干样特性的肿瘤细胞(TSCs)的转录组芯片分析,源站描述涉及从55例儿童脑肿瘤样本中分离具有自我更新特性的细胞,并比较不同组织病理学和恶性程度肿瘤中TSCs的比例

omicsdi
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医学影像分类Transcriptomics
Transcription profiling by array of human tumor cells with stem-like properties isolated from pediatric brain tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

儿童脑肿瘤来源的干样特性人肿瘤细胞转录组芯片分析

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题为转录组学。数据为从儿童脑肿瘤中分离的具有干样特性的肿瘤细胞(TSCs)的转录组芯片分析,源站描述涉及从55例儿童脑肿瘤样本中分离具有自我更新特性的细胞,并比较不同组织病理学和恶性程度肿瘤中TSCs的比例。该数据可用于研究儿童脑肿瘤干样细胞的基因表达特征及其与肿瘤发生、治疗抵抗的关系(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:原始性脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的首要原因。具有干样特性的肿瘤细胞(TSCs)被认为与肿瘤发生和治疗抵抗有关,已从成人高级别胶质瘤中分离出来。TSCs是否为儿童脑肿瘤的常见组成部分并具有临床相关性仍有待确定。方法/主要发现:采用细胞生物学技术从55例儿童脑肿瘤样本中的大多数样本中分离出具有自我更新特性的肿瘤细胞,无论其组织病理学和恶性程度如何(胚胎性肿瘤57%、低级别胶质瘤和神经胶质肿瘤57%、室管膜瘤70%、高级别胶质瘤91%)。绝大多数(10/12)高级别胶质瘤来源的肿瘤球维持了与神经干细胞相似的长期自我更新次数(>7次自我更新),而具有

【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-MEXP-2910

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    • 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

背景 原发性脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的首要原因。具有干细胞样特性的肿瘤细胞(TSCs)被认为与肿瘤发生和治疗耐药有关,已从成人高级别胶质瘤中分离出来。TSCs是否为儿童脑肿瘤的常见组成部分并具有临床相关性,仍有待确定。方法/主要发现 无论组织病理学和恶性程度如何,采用细胞生物学技术从55例儿童脑肿瘤样本中的大多数样本中分离出具有自我更新特性的肿瘤细胞(胚胎性肿瘤57%,低级别胶质瘤和神经胶质瘤57%,室管膜瘤70%,高级别胶质瘤91%)。绝大多数(10/12)高级别胶质瘤来源的肿瘤球维持了类似于神经干细胞的长期自我更新次数(>7次自我更新),而具有类似于神经祖细胞的有限更新能力的细胞在所有其他肿瘤类型中占主导地位。无论肿瘤类型如何,年轻年龄组均与类似于神经干细胞的自我更新特性相关(P=0.05,卡方检验)。

TSCs具有复杂的分子特征,既表达胚胎干细胞标志物,又包含调控神经干细胞特性和上皮-间质转化的要素。它们对放疗和化疗均具有耐药性,脑内移植后可形成侵袭性肿瘤。对该队列的生存分析显示,分离出具有长期自我更新能力的TSCs与患者较高的死亡率之间存在关联(P = 0.022,log-rank检验)。携带自我更新能力有限的细胞的患者构成一个生存居中的中间组,但未达到统计学显著性。结论/意义 在影响成年患者的脑肿瘤中,TSC仅从高级别胶质瘤中分离获得。相比之下,我们的数据表明,具有干细胞样或祖细胞样特性的肿瘤细胞可从广泛范围的hi

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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