人肾肿瘤单细胞RNA测序

该数据集包含来自人透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的新鲜单细胞的转录组信息。样本经过实验富集恶性细胞,以探讨ccRCC的异质性和克隆性等特定问题

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Single-cell RNA-seq of human kidney tumors

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

人肾肿瘤单细胞RNA测序

该数据集收录的是人透明细胞肾细胞癌(ccRCC)相关的新鲜单细胞转录组信息,属于肿瘤与肾癌方向。其样本在实验层面经过恶性细胞富集处理,目的在于围绕ccRCC的异质性与克隆性等特定问题展开研究。除新鲜单细胞样本外,数据集中还包含一组经过长期冷冻并解冻的单细胞样本,用于探索液氮冷冻对ccRCC单细胞所产生的影响。整体而言,该数据集以转录组学为核心主题,面向肾癌单细胞层面的研究需求,为相关分析提供基础数据支持。

【数据集背景】

该数据集聚焦于人透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的单细胞转录组研究。ccRCC是肾癌中的一种重要类型,围绕其肿瘤内部异质性与克隆性问题的探讨,是理解肿瘤生物学行为的关键方向之一。为回应这些特定问题,样本在实验设计中进行了恶性细胞富集,使后续转录组信息更集中地反映恶性细胞相关特征。与此同时,数据集还纳入了一组长期冷冻并解冻的单细胞样本,用以考察液氮冷冻过程对ccRCC单细胞的影响。这一设计使数据集不仅服务于肿瘤异质性与克隆性研究,也涉及样本处理条件对单细胞转录组结果可能产生的影响。

【数据内容】

数据集包含来自人透明细胞肾细胞癌的新鲜单细胞的转录组信息。样本经过实验富集恶性细胞,以探讨ccRCC的异质性和克隆性等特定问题。除新鲜单细胞外,数据集中还包含一组长期冷冻并解冻的单细胞,用于探索液氮冷冻对ccRCC单细胞的影响。主题标签为Transcriptomics,表明其核心数据类型为转录组学相关数据。关于具体的细胞数量、基因数量、测序深度、样本分组规模等细节,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于omicsdi.org。其描述指出,数据涉及来自人透明细胞肾细胞癌的新鲜单细胞,并在实验上对恶性细胞进行了富集。样本中还包括一组长期冷冻并解冻的单细胞,用于探索液氮冷冻对ccRCC单细胞的影响。关于样本采集的具体地点、时间、伦理审批信息、患者数量及临床背景等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于围绕人透明细胞肾细胞癌开展的单细胞转录组研究,尤其适合探讨肿瘤异质性与克隆性等特定问题。由于样本经过恶性细胞富集,可用于关注恶性细胞相关转录组特征的分析。同时,数据集中包含长期冷冻并解冻的单细胞样本,可用于探索液氮冷冻对ccRCC单细胞的影响,例如在样本保存条件与单细胞转录组结果之间关系的讨论中作为参考。关于其他具体应用场景,源站未提供。

【使用方法】

该数据集的主题标签为Transcriptomics,表明其使用应围绕转录组学数据展开。使用者可结合单细胞转录组分析的一般流程,对新鲜单细胞与长期冷冻并解冻的单细胞进行比较性研究,以回应ccRCC异质性、克隆性以及液氮冷冻影响等特定问题。关于数据的具体格式、下载方式、预处理步骤、分析工具与参数等,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集明确包含经过恶性细胞富集的新鲜单细胞,以及一组长期冷冻并解冻的单细胞。其设计目的包括探讨ccRCC的异质性和克隆性,并探索液氮冷冻对ccRCC单细胞的影响。关于数据质量指标、批次效应、覆盖度、细胞存活率、冷冻解冻后的具体表现等,源站未提供。使用时应留意样本富集与冷冻处理可能带来的影响,但具体程度需依据源站未提供的信息之外的实际数据判断。

【引用与许可】

关于该数据集的引用方式与许可信息,源站未提供。

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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-11310

标准获取流程:

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

当前数据集包含来源于人透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的新鲜单细胞转录组信息。样本经过实验富集恶性细胞,以解决关于ccRCC异质性和克隆性的特定问题。样本中还包括一组长期冻存后复苏的单细胞,旨在探究液氮冷冻对ccRCC单细胞的影响。

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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