基于单细胞RNA测序的毛细胞白血病解卷积研究:揭示新疾病驱动因素并鉴定DUSP1为潜在治疗靶点

该数据集是一个基于微孔板BD Rhapsody平台的单细胞RNA测序数据集,包含毛细胞白血病患者的细胞转录组数据,数据模态为单细胞基因表达矩阵,并整合了从原始计数到下游分析的完整流程,主要用于研究毛细胞白血病的细胞异质性、识别新的疾病驱动基因(如DUSP1)以及探索潜在的治疗靶点,为血液肿瘤的精准医疗提供数据支持。

Department of Internal Medicine V, Hematology & Oncology, Comprehensive Cancer Center Innsbruck (CCCI) and Tyrolean Cancer Research Institute (TKFI), Medical University of Innsbruck, Innsbruck, AustriaDepartment of Internal Medicine V, Hematology & Oncology, Comprehensive Cancer Center Innsbruck (CCCI) and Tyrolean Cancer Research Institute (TKFI), Medical University of Innsbruck, Innsbruck, Austria
Zenodo
2025-02-24 更新
浏览 12
单细胞转录组学血液肿瘤靶点发现
Single-cell RNA-Seq-based deconvolution of hairy cell leukemia reveals novel disease drivers and identifies DUSP1 as potential therapeutic target

基本信息

大小
3.13 GB
许可
cc-by-4.0
创建/更新时间
2025-02-24
版本
2023.12.05

资源简介

基于单细胞RNA测序的毛细胞白血病解卷积研究:揭示新疾病驱动因素并鉴定DUSP1为潜在治疗靶点

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Single-cell RNA-Seq-based deconvolution of hairy cell leukemia reveals novel disease drivers and identifies DUSP1 as potential therapeutic target》。源站首次发布:2023-12-05。

【数据内容】

源站原始描述:Microwell-based (BD Rhapsody) scRNA-seq of Hairy Cell Leukemia Patients published in Single-cell RNA-Seq-based deconvolution of hairy cell leukemia reveals novel disease drivers and identifies DUSP1 as potential therapeutic target, Jan-Paul Bohn et al. Submitted. The files will be made available upon publication. Description of the files 01_raw_counts: count matrices as CSV as generated by the BD Rhapsody WTA analysis pipeline 10_prepare_adata : Load BD Rhapsody WTA analysis pipeline outputs int…

【数据结构与技术规格】

文件数 8 个,合计 3.13 GB。数据集 DOI:10.5281/zenodo.10262913。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/records/10262913

使用许可:cc-by-4.0。

【使用注意】

· 源站最后修改于 2025-02-07,引用时请注意版本时效。

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使用方式

数据集获取(Zenodo 公开直链)

源站:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10262913

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数据说明

该数据集是一个单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据集,聚焦于毛细胞白血病(Hairy Cell Leukemia, HCL)患者样本。数据采用微孔板(BD Rhapsody)平台生成,包含原始计数矩阵、预处理后的AnnData对象、质量控制结果、批次效应校正(scVI模型)、细胞类型注释、亚群分析以及差异基因表达(DESeq2)和通路分析结果。数据集通过系统性的生物信息学流程构建,旨在从单细胞水平解析HCL的细胞异质性、识别新的疾病驱动基因,并探索DUSP1等潜在治疗靶点。主要应用于血液肿瘤研究、单细胞转录组学方法开发以及精准医疗中的靶点发现。

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