人类癌症先天免疫细胞克隆谱系追踪

该数据集来自NCBI GEO,标题为人类癌症先天免疫细胞克隆谱系追踪,属于肿瘤/肺癌分类。数据基于单细胞转座酶可及性染色质与线粒体DNA联合测序,覆盖早期非小细胞肺癌患者的肿瘤、非累及肺组织及外周血,以及卵巢癌患者的肿瘤与外周血样本

geo
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基因组分类GPL246769606
GSE302113: Clonal lineage tracing of innate immune cells in human cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

人类癌症先天免疫细胞克隆谱系追踪

Clonal lineage tracing of innate immune cells in human cancer

该数据集来自NCBI GEO,标题为人类癌症先天免疫细胞克隆谱系追踪,属于肿瘤/肺癌分类。数据基于单细胞转座酶可及性染色质与线粒体DNA联合测序,覆盖早期非小细胞肺癌患者的肿瘤、非累及肺组织及外周血,以及卵巢癌患者的肿瘤与外周血样本。可用于研究先天免疫细胞在肿瘤微环境中的克隆动态与谱系关系,支持免疫治疗相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 09 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):先天免疫细胞构成肿瘤微环境(TME)的大部分,它们介导天然抗肿瘤免疫和免疫治疗反应。虽然单细胞T细胞和B细胞受体测序为人类适应性免疫的克隆动力学提供了基础性见解,但缺乏合适的工具阻碍了对先天免疫细胞的类似分析。在这里,我们开发了一种利用体细胞线粒体DNA(mtDNA)突变来重建跨原生人类组织的单细胞间克隆谱系关系的方法。我们联合测序了单细胞转座酶可及性染色质和mtDNA,分析了来自早期非小细胞肺癌(NSCLC)患者匹配的肿瘤、非累及肺组织(NILT)及外周血的124,958个细胞,以及来自卵巢癌患者匹配的肿瘤和外周血的93,757个细胞。我们的单

【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/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302113

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 23 202,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE302113

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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

先天免疫细胞构成肿瘤微环境(TME)的主要部分,在其中介导天然抗肿瘤免疫和免疫治疗反应。尽管单细胞T细胞和B细胞受体测序为人类适应性免疫的克隆动力学提供了基础性见解,但缺乏合适的工具阻碍了对先天免疫细胞进行类似分析。在此,我们开发了一种利用体细胞线粒体DNA(mtDNA)突变来重建天然人体组织中单细胞间克隆谱系关系的方法。我们联合测序了单细胞转座酶可及染色质和mtDNA,对来自早期非小细胞肺癌(NSCLC)患者匹配的肿瘤、非累及肺组织(NILT)及外周血的124,958个细胞,以及来自卵巢癌患者匹配的肿瘤和外周血的93,757个细胞进行了分析。我们对数千个免疫细胞的谱系和细胞状态进行的单细胞同步分析,解析了跨细胞类型、组织部位和恶性肿瘤的克隆性。

通过解析先天免疫亚型中的克隆群体,我们证明TME驻留的髓系亚群(包括巨噬细胞和3型树突状细胞(DC3))与循环和组织浸润的单核细胞存在克隆联系。此外,我们鉴定出分别富集于肿瘤和NILT中的DC偏向性和巨噬细胞偏向性髓系克隆,并发现其循环单核细胞前体表现出不同的表观遗传特征,提示髓系分化命运可能在TME浸润之前就已预先决定。这些结果描绘了人类癌症中瘤内髓系细胞募集和分化的克隆途径,并提示肿瘤髓系区室的重塑可能在外周即已被编程。

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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