犬边缘区淋巴瘤纵向单细胞与空间转录组数据(scRNAseq)
该数据集来自一只6岁雄性金毛贵宾犬的5A期边缘区淋巴瘤(MZL)病例,包含纵向采集的七个淋巴结活检样本的单细胞RNA测序数据,以及VSV病毒治疗后10天切除组织的空间转录组数据
![GSE343503: Longitudinal single-cell and spatial transcriptomics reveals intratumor heterogeneity, therapeutic response, and comparative value of canine marginal zone lymphoma [scRNAseq data]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/159890.jpg)
基本信息
资源简介
犬边缘区淋巴瘤纵向单细胞与空间转录组数据(scRNAseq)
Longitudinal single-cell and spatial transcriptomics reveals intratumor heterogeneity, therapeutic response, and comparative value of canine marginal zone lymphoma [scRNAseq data]
该数据集来自一只6岁雄性金毛贵宾犬的5A期边缘区淋巴瘤(MZL)病例,包含纵向采集的七个淋巴结活检样本的单细胞RNA测序数据,以及VSV病毒治疗后10天切除组织的空间转录组数据。数据覆盖治疗前后肿瘤内细胞组成与转录组变化,可用于研究肿瘤内异质性、治疗响应机制及犬与人B细胞非霍奇金淋巴瘤的比较价值(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 12 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性B细胞淋巴瘤是犬最常见的血液系统恶性肿瘤,其临床表现与人B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)相似。然而,缺乏明确的亚型分类框架导致治疗方式不精确,无法解决治疗耐药机制。在此,我们通过连续采样和纵向转录组学进行深度表型分析,评估一只6岁去势雄性金毛贵宾犬的5A期边缘区淋巴瘤(MZL)的肿瘤内组成和治疗响应。在依次进行单次静脉注射溶瘤性水疱性口炎病毒疗法(VSV)和30天后标准CHOP化疗后,我们对七个连续淋巴结活检样本进行了scRNAseq,并对VSV治疗后10天切除的组织进行了空间测序。B细胞(>90%)由三个转录上不同的
【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:GPL36177、9615。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE343503
【使用注意】
· 源站最后修改于 Oct 06 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
弥漫性B细胞淋巴瘤是犬类最常见的血液系统恶性肿瘤,其临床表现与人B细胞非霍奇金淋巴瘤(NHL)相似。然而,缺乏明确的亚型分类框架导致治疗方案不够精准,无法针对治疗耐药机制。本研究采用系列采样和纵向转录组学的深度表型分析方法,评估了一只6岁去势雄性金毛贵宾犬(患有5A期边缘区淋巴瘤,MZL)的瘤内组成及治疗反应。在接受序贯治疗(单次静脉注射溶瘤性水疱性口炎病毒疗法(VSV),30天后进行标准CHOP化疗)后,我们对七份系列淋巴结活检样本进行了单细胞RNA测序(scRNAseq),并对VSV治疗后10天采集的切除标本进行了空间测序。B细胞(>90%)由三个转录上截然不同且时间上稳定的亚群组成,尽管淋巴结结构遭到破坏,这些亚群仍具有特定的拷贝数图谱和稳健的空间组织。跨亚群分析揭示了静息程序的下调,包括KLF2,提示其与KLF2缺陷型人MZL相似。
尽管VSV成功到达靶B细胞,但下游转录反应主要局限于T细胞区室。给予VSV后,T细胞(≤6%)表现出增殖增加和细胞毒性标志物上调,富集了白细胞介导的细胞毒性通路,这与抗病毒免疫反应一致。最终,这些结果为犬淋巴瘤的治疗范式提供了体内概念验证,同时强调需要改进亚型分型框架和针对肿瘤内异质性的多维治疗策略。
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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