苯丙氨酸重编程MASH-HCC中TLS成熟与浆细胞分化 [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为苯丙氨酸重编程MASH-HCC中TLS成熟与浆细胞分化,采用单细胞RNA测序。研究针对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)驱动的肝细胞癌(HCC),对MASH与非MASH肿瘤组织总RNA进行bulk RNA测序,用于比较肿瘤内在与免疫相关通路的转录组差异,涉及免
![GSE318724: Phenylalanine Reprograms TLS Maturation and Plasma cell differentiation in MASH-HCC [scRNA-seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/101666.jpg)
基本信息
资源简介
苯丙氨酸重编程MASH-HCC中TLS成熟与浆细胞分化 [scRNA-seq]
Phenylalanine Reprograms TLS Maturation and Plasma cell differentiation in MASH-HCC [scRNA-seq]
该数据集来自NCBI GEO,标题为苯丙氨酸重编程MASH-HCC中TLS成熟与浆细胞分化,采用单细胞RNA测序。研究针对代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)驱动的肝细胞癌(HCC),对MASH与非MASH肿瘤组织总RNA进行bulk RNA测序,用于比较肿瘤内在与免疫相关通路的转录组差异,涉及免疫组织、代谢应激反应及肿瘤-免疫相互作用。数据含1个文件GSE318724_series_matrix.txt.gz,平台GPL34290,物种10090,可用于肝癌免疫微环境与代谢重编程的转录组分析(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Feb 06 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)是肝细胞癌(HCC)快速增长的病因,与不良临床结局和对免疫检查点抑制剂反应有限相关。新出现的证据表明,肿瘤微环境内的免疫失调促进疾病进展;然而,区分MASH相关HCC与非MASH HCC的转录程序仍未完全阐明。为弥补这一空白,我们对从MASH和非MASH肿瘤组织中分离的总RNA进行了bulk RNA测序。该数据集旨在支持对与MASH驱动肝癌发生相关的肿瘤内在和免疫相关通路进行比较转录组分析,特别涉及免疫组织、代谢应激反应和肿瘤-免疫相互作用。由此产生的RNA-seq数据提供了
【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:GPL34290、10090。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE318724
【使用注意】
· 源站最后修改于 Feb 12 202,引用时请注意版本时效。
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)是肝细胞癌(HCC)一个快速增长的病因,并与不良临床结局及对免疫检查点抑制剂反应有限相关。新出现的证据表明,肿瘤微环境内的免疫失调促进了疾病进展;然而,区分MASH相关HCC与非MASH HCC的转录程序仍未完全明确。为填补这一空白,我们对从MASH和非MASH肿瘤组织中分离的总RNA进行了bulk RNA测序。该数据集的生成旨在实现对与MASH驱动肝癌发生相关的肿瘤内在及免疫相关通路进行比较转录组分析,尤其与免疫组织、代谢应激反应及肿瘤-免疫相互作用相关。所得RNA-seq数据为研究可能导致MASH-HCC免疫功能障碍的免疫细胞相关基因特征、代谢通路及微环境特征的改变提供了资源。
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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