与恶性胶质瘤进展相关的人类胶质瘤相关巨噬细胞功能亚群数据集

该数据集包含人类高级别胶质瘤中肿瘤相关巨噬细胞功能亚群的分子与细胞数据,主要涉及基因表达、细胞表面标记物、空间定位信息及突变特征等多模态数据,旨在解析与恶性胶质瘤进展密切相关的特定巨噬细胞亚群(mGAM)的生物学特性、功能及其在肿瘤微环境中的作用,为胶质瘤免疫治疗靶点的发现提供关键数据支持。

Memorial Sloan Kettering Cancer CenterMemorial Sloan Kettering Cancer Center
Mendeley Data
2025-01-01 更新
浏览 24
胶质瘤免疫微环境肿瘤相关巨噬细胞功能分型
A functional subpopulation of human glioma associated macrophages linked to malignant glioma progression

基本信息

大小
0.15560696 GB
创建/更新时间
2025-01-01
版本
v4

资源简介

与恶性胶质瘤进展相关的人类胶质瘤相关巨噬细胞功能亚群数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《A functional subpopulation of human glioma associated macrophages linked to malignant glioma progression》。源站首次发布:2024-08-27。

【数据内容】

源站原始描述:Malignant gliomas are aggressive brain cancers with poor prognosis. Pro-tumorigenic glioma associated macrophages (GAM) have been implicated in disease progression; however, identification of pathogenic functional subsets is lacking. Macrophage functional specification is driven by transcription factor-associated gene regulatory networks, yet the core regulatory transcription factors that govern GAM functions remain unclear. Here we apply gene regulatory network analyses to derive the imprint of…

【数据结构与技术规格】

文件数 8 个,合计 155.61 MB。数据集 DOI:10.17632/6fb6888f9m.4。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/6fb6888f9m

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/6fb6888f9m/4

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

该数据集聚焦于人类恶性胶质瘤(一种预后不良的侵袭性脑癌)中的肿瘤相关巨噬细胞(GAM)。研究通过基因调控网络分析,揭示了肿瘤微环境对GAM转录程序的塑造,并识别出可用于前瞻性分离的功能性亚群——恶性相关GAM(mGAM)。该亚群定位于缺氧代谢生态位,具有多种促肿瘤功能,且可能与低级别向高级别胶质瘤的进展相关。数据还显示mGAM与单核细胞共享线粒体体细胞突变,提示其共同的骨髓起源。数据集包含与GAM功能分型、细胞表面标记物、空间定位及突变特征相关的分子与细胞数据,主要应用于胶质瘤免疫微环境研究、肿瘤相关巨噬细胞功能解析及潜在治疗靶点探索。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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