结直肠癌单细胞RNA测序10xG格式数据矩阵

源站描述显示,研究对八例人肝转移切片施以5-氟尿嘧啶联合伊立替康或奥沙利铂处理,并进行单细胞转录组分析,揭示两种对化疗反应不同的细胞亚型

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基因组分类slice culture10X ChromiumColorectal cancerFOLFIRIFOLFOX5-FUscRNAseqCRC
Colorectal cancer scRNA-seq 10xG-format data matrix

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

结直肠癌单细胞RNA测序10xG格式数据矩阵

Colorectal cancer scRNA-seq 10xG-format data matrix

该数据集为结直肠癌单细胞RNA测序的10xG格式数据矩阵,来源于search.dataone.org,主题涉及slice culture、10X Chromium、FOLFIRI、FOLFOX、5-FU等。源站描述显示,研究对八例人肝转移切片施以5-氟尿嘧啶联合伊立替康或奥沙利铂处理,并进行单细胞转录组分析,揭示两种对化疗反应不同的细胞亚型。数据可用于探索化疗对肿瘤免疫微环境的影响及结直肠癌单细胞层面的异质性(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):转移性结直肠癌(CRC)是癌症相关死亡的主要原因,且在年轻人群(<50岁)中发病率不断上升。目前的化疗可实现超过50%的缓解率,但免疫疗法对微卫星稳定(MSS)癌症患者价值有限。本研究探讨化疗对肿瘤免疫微环境的影响。我们用5-氟尿嘧啶(5FU)联合伊立替康或奥沙利铂处理人肝转移切片,然后进行单细胞转录组分析。八例病例的结果揭示了两种对化疗反应不同的细胞亚型。易感肿瘤的特征是干性特征、激活的干扰素通路,以及响应5FU+伊立替康时PD-1配体的抑制。相反,免疫检查点TIM-3配体在化疗后维持或上调。

【主题与分类】

主题标签:slice culture、10X Chromium、Colorectal cancer、FOLFIRI、FOLFOX、5-FU、scRNAseq、CRC。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad095a8f18b411d702f18fb07e42109acbbda2ea1f2b64dc5cf75025a85a4fa56

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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使用方式

数据集获取

源站:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ad095a8f18b411d702f18fb07e42109acbbda2ea1f2b64dc5cf75025a85a4fa56

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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

转移性结直肠癌(CRC)是癌症相关死亡的主要原因,且在年轻人群(<50岁)中的发病率正在上升。目前的化疗可实现超过50%的缓解率,但免疫治疗对微卫星稳定(MSS)癌症患者的价值有限。本研究探讨化疗对肿瘤免疫微环境的影响。我们用5-氟尿嘧啶(5FU)联合伊立替康或奥沙利铂处理人肝转移切片,然后进行单细胞转录组分析。八例病例的结果揭示了两种对化疗反应不同的细胞亚型。易感肿瘤的特征是干性特征、激活的干扰素通路,以及响应5FU+伊立替康时PD-1配体的抑制。相反,在具有肠上皮细胞样特征的CRC中,免疫检查点TIM-3配体在化疗后维持或上调,将化疗与TIM-3阻断联合可产生协同…

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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