肾髓质癌与透明细胞肾细胞癌单细胞转录组比较

该数据集来自NCBI GEO,包含5例肾髓质癌(RMC)和5例透明细胞肾细胞癌(ccRCC)肿瘤样本的单细胞RNA测序数据,用于比较两种肾癌的免疫代谢与转录组景观

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE289672: Single-Cell Transcriptomics Reveal Distinct Biological and Immunometabolic Landscapes in Renal Medullary Carcinoma Compared to Clear Cell Renal Cell Carcinoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

肾髓质癌与透明细胞肾细胞癌单细胞转录组比较

Single-Cell Transcriptomics Reveal Distinct Biological and Immunometabolic Landscapes in Renal Medullary Carcinoma Compared to Clear Cell Renal Cell Carcinoma

该数据集来自NCBI GEO,包含5例肾髓质癌(RMC)和5例透明细胞肾细胞癌(ccRCC)肿瘤样本的单细胞RNA测序数据,用于比较两种肾癌的免疫代谢与转录组景观。差异表达分析识别出ccRCC中上调的ENPP3和CA9,以及RMC肿瘤细胞中上调的MUC16、TROP2和EPCAM。数据可用于研究RMC独特的免疫抑制肿瘤微环境及潜在治疗靶点(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):肾髓质癌(RMC)是一种罕见、高度侵袭性的肾脏恶性肿瘤,主要影响携带镰状细胞特征的非洲裔年轻个体。目前获批用于透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的靶向治疗和免疫治疗对RMC无效,这凸显了迫切需要针对RMC独特生物学和免疫标志物量身定制的新治疗方法。在此,我们对五例RMC患者和五例ccRCC患者的肿瘤样本进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),以定义其免疫代谢和转录组景观。差异表达分析确定ENPP3和CA9是ccRCC中上调的独特细胞表面标志物,而MUC16、TROP2和EPCAM在RMC肿瘤细胞中上调。RMC显示出更免疫抑制的肿瘤微环境(TME),具有较低的

【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:GPL24676、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=GSE289672

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 28 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

肾髓质癌(RMC)是一种罕见、高度侵袭性的肾脏恶性肿瘤,主要影响携带镰状细胞特征的非洲裔年轻个体。目前获批用于透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的靶向治疗和免疫治疗对RMC无效,这凸显了迫切需要针对RMC独特生物学和免疫特征量身定制的新型治疗方法。在此,我们对五例RMC患者和五例ccRCC患者的肿瘤样本进行了单细胞RNA测序(scRNA-seq),以界定其免疫代谢和转录组景观。差异表达分析鉴定出ENPP3和CA9为ccRCC中上调的独特细胞表面标志物,而MUC16、TROP2和EPCAM在RMC肿瘤细胞中上调。RMC表现出更为免疫抑制的肿瘤微环境(TME),T细胞和NK细胞浸润较低,但免疫抑制性SPP1+巨噬细胞富集,与ccRCC中免疫细胞更为丰富的TME形成对比。配体-受体相互作用分析显示ccRCC中VEGF-VEGFR信号更强,而RMC中APP-CD74信号增强。

肾单位解剖定位图谱显示,RMC起源于髓袢,而ccRCC则起源于近端小管细胞。我们揭示了二者存在显著的代谢重编程差异,与ccRCC相比,RMC表现出更高的氧化磷酸化(OXPHOS)水平和更低的糖酵解活性。这些发现已在体外实验中得以验证,与ccRCC细胞系相比,RMC细胞系显示出更高的耗氧量和更低的细胞外酸化率。总体而言,本研究强调了RMC与ccRCC在起源、基因表达模式及免疫代谢特征方面的显著差异,为未来针对RMC的个性化治疗策略提供了启示。

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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