骨髓红系微环境支持转移性生长的作用 [scRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE270981),聚焦乳腺癌骨转移中骨髓红系微环境的作用。研究利用体内转移微环境标记系统,使转移癌细胞通过分泌 mCherry 直接标记周围微环境细胞,并对吸收 mCherry 的肿瘤邻近骨髓细胞进行单细胞 RNA 测序,以系统识别和功能验证骨转移关键的新型基质成

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基因组分类GPL2424710090
GSE270981: The Role of Bone Marrow Erythroblastic Niche in Supporting metastatic Growth [scRNA-Seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

骨髓红系微环境支持转移性生长的作用 [scRNA-Seq]

The Role of Bone Marrow Erythroblastic Niche in Supporting metastatic Growth [scRNA-Seq]

该数据集来自 NCBI GEO(GSE270981),聚焦乳腺癌骨转移中骨髓红系微环境的作用。研究利用体内转移微环境标记系统,使转移癌细胞通过分泌 mCherry 直接标记周围微环境细胞,并对吸收 mCherry 的肿瘤邻近骨髓细胞进行单细胞 RNA 测序,以系统识别和功能验证骨转移关键的新型基质成分。数据可用于探索骨髓造血干细胞谱系细胞在骨转移中的贡献,以及肿瘤微环境细胞类型的表达特征分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨转移通过严重疼痛、骨折和活动能力下降,显著损害晚期乳腺癌患者的生活质量。成骨细胞和破骨细胞等骨驻留细胞在转移相互作用中的作用已较为明确,然而,骨髓中可分化为红细胞和白细胞的造血干细胞(HSC)谱系细胞的贡献仍知之甚少。我们采用体内转移微环境标记系统和单细胞 RNA 测序,系统识别并功能验证了对骨转移至关重要的新型基质成分。该微环境标记系统使转移癌细胞能够通过 mCherry 分泌在体内直接标记周围的微环境细胞。吸收了分泌的 mCherry 的肿瘤邻近骨髓细胞,通过单细胞 RNA 测序进行了表征。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE270981

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 14 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

骨转移通过剧烈疼痛、骨折和活动能力下降,严重损害晚期乳腺癌患者的生活质量。成骨细胞和破骨细胞等骨驻留细胞在转移性相互作用中的作用已得到充分证实,然而,骨髓中可分化为红细胞和白细胞的造血干细胞(HSC)谱系细胞的贡献仍知之甚少。我们采用体内转移微环境标记系统和单细胞RNA测序,系统性地鉴定并功能验证了对骨转移至关重要的新型基质组分。该微环境标记系统使转移性癌细胞能够通过mCherry分泌在体内直接标记周围的微环境细胞。靠近肿瘤并吸收了分泌的mCherry的骨髓细胞,通过单细胞RNA测序进行了表征。我们的分析揭示了一个在转移微环境中富集的独特巨噬细胞群体。通过细胞分选和批量RNA测序,对这些微环境特异性巨噬细胞进行了进一步的深入表征。

该群体被鉴定为具有铁代谢能力的特化巨噬细胞,定位于红系岛内以支持红细胞生成。我们证明,在骨转移环境中,乳腺癌细胞劫持了富含铁的巨噬细胞以获取铁供自身使用。为更好地在缺氧的骨髓微环境中存活,肿瘤细胞通过上调珠蛋白基因表达和血红素合成基因来模拟成红细胞。这些发现强调了富含铁巨噬细胞在支持骨内肿瘤生长中的关键作用及其对红细胞生成的显著影响,为管理骨转移和癌症相关贫血提供了新的治疗靶点。

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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