乳腺癌肿瘤来源成纤维细胞与正常组织驻留成纤维细胞的单细胞转录组分析
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦乳腺癌中肿瘤来源成纤维细胞与正常组织驻留成纤维细胞的单细胞转录组分析
基本信息
资源简介
乳腺癌肿瘤来源成纤维细胞与正常组织驻留成纤维细胞的单细胞转录组分析
Single-cell transcriptomic analysis of tumor-derived fibroblasts and normal tissue-resident fibroblasts reveals fibroblast heterogeneity in breast cancer
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦乳腺癌中肿瘤来源成纤维细胞与正常组织驻留成纤维细胞的单细胞转录组分析。研究利用同源小鼠模型 BALB/c 来源的 4T1 乳腺肿瘤，通过 scRNA-seq 鉴定出 4T1 肿瘤中的六个 CAF 亚群，包括富含 α-平滑肌肌动蛋白等收缩蛋白的肌成纤维细胞样 CAFs、炎症细胞因子表达升高的“炎症性”CAFs 以及另一个 CAF 亚群。数据可用于研究乳腺癌 CAF 异质性、成纤维细胞亚群分类及基因表达谱分析（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：癌症相关成纤维细胞（CAFs）是实体瘤中突出的基质细胞类型，CAFs 分泌的分子在肿瘤进展和转移中发挥重要作用。CAFs 以异质性群体共存，可能具有不同的生物学功能。尽管 CAFs 是乳腺癌基质的主要成分，但乳腺癌中 CAFs 的分子和表型异质性仍知之甚少。在本研究中，我们使用同源小鼠模型 BALB/c 来源的 4T1 乳腺肿瘤研究了三阴性乳腺癌（TNBC）中的 CAF 异质性。利用单细胞 RNA 测序（scRNA-seq），我们在 4T1 肿瘤中鉴定出六个 CAF 亚群，包括：1）肌成纤维细胞样 CAFs，富集 α-平滑肌肌动蛋白和其他几种收缩蛋白；2）炎症细胞因子表达升高的“炎症性”CAFs；以及 3）一个表达
【主题与分类】
主题标签：scRNA-seq、normal fibroblasts、breast cancer、inflammatory fibroblasts、CAF heterogeneity、gene expression profiling、myofibroblasts、Pancreatic cancer、mammary fat pad、cancer-associated fibroblasts。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A21f4b27529fe7a45d0ea30f2e101dc56a883b49112f8e156981782f1d7ccdbc0
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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- OpenDataLab:
数据说明
癌症相关成纤维细胞（CAFs）是实体瘤中一种显著的基质细胞类型，CAFs分泌的分子在肿瘤进展和转移中发挥重要作用。CAFs以异质性群体形式共存，可能具有不同的生物学功能。尽管CAFs是乳腺癌基质的主要组成部分，但乳腺癌中CAFs的分子和表型异质性仍知之甚少。本研究利用同系小鼠模型——BALB/c来源的4T1乳腺肿瘤，探讨了三阴性乳腺癌（TNBC）中CAFs的异质性。通过单细胞RNA测序（scRNA-seq），我们在4T1肿瘤中鉴定出六个CAF亚群，包括：1）肌成纤维细胞样CAFs，富含α-平滑肌肌动蛋白及其他几种收缩蛋白；2）表达炎症细胞因子升高的“炎症性”CAFs；以及3）表达主要组织相容性复合体（MHC）II类蛋白的CAF亚群，这类蛋白通常在抗原呈递…
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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