犬B细胞淋巴瘤患者来源异种移植与细胞系模型的建立

本数据集为肿瘤领域的基因组公开数据集,由Dryad提供。

DryadDryad
datacite
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基因组分类FOS: Biological sciencesFOS: Veterinary scienceB-cell lymphomapatient-derived xenograftcanine lymphoma
Establishment of patient-derived xenotransplant and cell line models for canine B-cell lymphoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-08
版本
3

资源简介

犬B细胞淋巴瘤患者来源异种移植与细胞系模型的建立

Establishment of patient-derived xenotransplant and cell line models for canine B-cell lymphoma

该数据集来自 Dryad,对应一项建立犬高级别 B 细胞淋巴瘤(cBCL)患者来源异种移植(PDX)与细胞系模型的研究。研究将三例犬原发 cBCL 肿瘤手术切除后连续移植至免疫缺陷 NSG 小鼠,并用组织学、流式细胞术、SNP 基因分型和 RNA 测序对传代 PDX 模型进行表征,结果显示其保留较多原始特征。数据可用于比较肿瘤学与犬淋巴瘤临床前模型研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高级别犬 B 细胞淋巴瘤(cBCL)是一种犬自发性癌症,其病理学与人类弥漫性大 B 细胞淋巴瘤(DLBCL)非常相似。比较肿瘤学对犬和人类的价值早已被认识,但 cBCL 研究的进展一直受限于临床前模型的稀缺。本研究旨在从原发 cBCL 肿瘤中建立并表征新的患者来源异种移植(PDX)和细胞系模型,以填补这一关键空白。为此,来自三只犬患者的原发 cBCL 肿瘤被手术切除并连续移植到免疫缺陷 NOD scid gamma(NSG)小鼠中。所得 PDX 模型通过组织学、流式细胞术、SNP 基因分型和 RNA 测序在各传代中进行表征,结果表明它们即使在多次 NSG 传代后仍保留大部分原始特征。癌细胞

【主题与分类】

主题标签:B-cell lymphoma、patient-derived xenograft、canine lymphoma。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.dncjsxmbg

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • 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

高级别犬B细胞淋巴瘤(cBCL)是一种犬自发性癌症,其病理学与人弥漫性大B细胞淋巴瘤(DLBCL)极为相似。比较肿瘤学对犬和人类的价值早已得到认可,但cBCL研究的进展一直受限于临床前模型的匮乏。本研究旨在从原发性cBCL肿瘤中建立并表征新型患者来源异种移植(PDX)模型和细胞系模型,以填补这一关键空白。为此,研究人员手术切除了三只犬患者的原发性cBCL肿瘤,并将其连续移植到免疫缺陷NOD scid gamma(NSG)小鼠体内。所获得的PDX模型通过组织学、流式细胞术、SNP基因分型和RNA测序在不同传代次数下进行了表征,结果表明这些模型即使经过多次NSG传代,仍保留了大部分原始特征。其中两个PDX系的癌细胞成功适应了体外培养,建立了两个新的细胞系,其中一个随后被用于药物敏感性试验。

这些cBCL PDX模型及细胞系的成功建立与特性鉴定,为犬类癌症研究提供了宝贵的资源。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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