GSE309120:早期与晚期播散肿瘤细胞在肺转移进展中的作用研究

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)肺转移情境下早期与晚期播散肿瘤细胞(DTC)的作用差异。研究者通过构建条形码标记的癌细胞系并进行多次错时注射,以区分早期与晚期定植的癌细胞,并探讨免疫微环境如何响应并影响两类 DTC 的命运

geo
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基因组分类GPL2424710090
GSE309120: Investigating the contribution of early and late disseminated tumor cells in lung metastasis progression

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

GSE309120:早期与晚期播散肿瘤细胞在肺转移进展中的作用研究

Investigating the contribution of early and late disseminated tumor cells in lung metastasis progression

该数据集来自 NCBI GEO,聚焦三阴性乳腺癌(TNBC)肺转移情境下早期与晚期播散肿瘤细胞(DTC)的作用差异。研究者通过构建条形码标记的癌细胞系并进行多次错时注射,以区分早期与晚期定植的癌细胞,并探讨免疫微环境如何响应并影响两类 DTC 的命运。数据包含 1 个文件 GSE309120_series_matrix.txt.gz,采用高通量测序进行表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为 GPL24247。可用于研究肿瘤转移早期事件、免疫微环境互作及 DTC 命运调控(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):近期该领域的开创性工作不仅描述了转移微环境中早期肿瘤来源癌细胞的存在,还阐明了导致其定植的若干潜在机制。然而,早期癌细胞一旦播散后如何与其新的细胞环境相互作用仍不清楚。在本研究中,我们旨在填补关于免疫微环境如何响应并影响早期与较晚到达的播散肿瘤细胞(DTC)种子命运这一知识空白。为了区分早期与晚期定植的癌细胞,我们首先构建了条形码标记的癌细胞系,然后在一个三阴性乳腺癌(TNBC)肺转移情境中进行了多次错时注射。我们的初步数据显示,早期时间点注射的癌细胞优先增殖,尽管并不携带遗传和转录组

【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=GSE309120

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 04 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE309120

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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。

数据说明

该领域近期的开创性工作不仅描述了转移微环境中早期肿瘤来源癌细胞的存在,还阐明了若干导致其播散的潜在机制。然而,早期癌细胞一旦播散后如何与其新的细胞环境相互作用,目前仍不清楚。在本研究中,我们旨在填补关于免疫微环境如何响应并影响早期与晚期到达的播散性肿瘤细胞(DTC)种子命运这一知识空白。为了区分早期与晚期播散的癌细胞,我们首先构建了带条形码的癌细胞系,然后在三阴性乳腺癌(TNBC)肺转移背景下进行了多次交错注射。我们的初步数据显示,尽管早期时间点注射的癌细胞与晚期到达的癌细胞相比并不具有遗传和转录组学优势,但其优先增殖。

此外,对从肺转移灶中提取的带条形码的癌细胞和免疫细胞进行单细胞RNA测序分析,揭示了一个抗炎性肿瘤相关巨噬细胞(TAM)集群,该集群高表达巨噬细胞触发受体2(Trem2)程序基因和补体成分q(C1q)。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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