肾透明细胞癌外周血与肿瘤浸润免疫细胞单细胞测序 [VDJ测序]

该数据集来自肾透明细胞癌患者，对外周血和肿瘤浸润免疫细胞进行单细胞测序，并利用 Chromium Single Cell V(D)J 试剂盒富集近 10,000 个 T 细胞的 T 细胞受体序列，同时保留表达信息

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基因组分类GPL203019606

GSE121637: Single-cell sequencing of peripheral blood and tumor-infiltrating immune cells in renal clear cell carcinoma [VDJ sequencing]

基本信息

模态

基因组

任务类型

分类

创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

肾透明细胞癌外周血与肿瘤浸润免疫细胞单细胞测序 [VDJ测序]

Single-cell sequencing of peripheral blood and tumor-infiltrating immune cells in renal clear cell carcinoma [VDJ sequencing]

该数据集来自肾透明细胞癌患者，对外周血和肿瘤浸润免疫细胞进行单细胞测序，并利用 Chromium Single Cell V(D)J 试剂盒富集近 10,000 个 T 细胞的 T 细胞受体序列，同时保留表达信息。数据覆盖 25,672 个经质控过滤的免疫细胞，其中外周血 13,433 个、肿瘤浸润 12,239 个。可用于研究肿瘤相关免疫细胞的异质性、T 细胞克隆性及转录表型多样性，以及免疫微环境与免疫检查点阻断响应的关系（来源 NCBI）。

【数据集背景】

源站首次发布：Oct 22 201。

【数据内容】

源站描述（机器翻译，仅供参考）：为了研究癌症相关免疫细胞的异质性和动态变化，我们对三名肾透明细胞癌患者的外周和肿瘤浸润免疫细胞进行了单细胞测序。我们选择肾透明细胞癌肿瘤是基于这些肿瘤在低突变负荷背景下对免疫检查点阻断有响应，这暗示了肿瘤微环境的强烈影响。使用 10x Genomic 5 表达平台，共分离出 25,672 个免疫细胞并通过质量控制过滤，其中 13,433 个细胞来自外周血，12,239 个为肿瘤浸润细胞。此外，我们使用 Chromium Single Cell V(D)J 试剂盒富集了近 10,000 个 T 细胞的 T 细胞受体序列，并附有相应的表达信息，从而可以研究克隆性和转录表型多样性。

【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：GPL20301、9606。本站分类：肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE121637

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 01 202，引用时请注意版本时效。

原始链接

https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE121637

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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

为了探究癌症相关免疫细胞的异质性和动态变化，我们对三名肾透明细胞癌患者的外周血和肿瘤浸润免疫细胞进行了单细胞测序。我们选择肾透明细胞癌肿瘤，是因为这类肿瘤在低突变负荷背景下对免疫检查点阻断有响应，这暗示了肿瘤微环境的强大影响。利用10x Genomic 5表达平台，我们分离并质控过滤了总共25,672个免疫细胞，其中13,433个细胞来自外周血，12,239个为肿瘤浸润细胞。此外，我们使用Chromium Single Cell V(D)J试剂盒富集了近10,000个T细胞的T细胞受体序列，并附带了表达信息，从而能够研究克隆性和转录表型多样性。我们利用来自三名肾细胞癌患者的25,000个免疫细胞及其匹配的外周血的单细胞RNA-seq数据，生成了全面的免疫图谱。此外，我们还对分离出的单个T细胞进行了VDJ测序。

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))