EGAS00001002171-5-sc-2022-06-29T07:58:17Z 样本集

该数据集来自 omicsdi.org,包含 AT/RT 与 Ewing's sarcoma 两种肿瘤类型的单细胞转录组数据,使用 chromium 10X 3' 测序生成;同时每个个体还获取了肿瘤与正常组织的全基因组测序数据,采用 Illumina 短读长测序,平均深度 30X

omicsdi
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基因组分类Genomics
EGAS00001002171-5-sc-2022-06-29T07:58:17Z - samples

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

EGAS00001002171-5-sc-2022-06-29T07:58:17Z 样本集

EGAS00001002171-5-sc-2022-06-29T07:58:17Z - samples 是一个面向肿瘤单细胞转录组研究的数据集,收录于 omicsdi.org,在本站归入肿瘤 / 其他分类,主题标签为 Genomics。该数据集围绕 AT/RT 与 Ewing's sarcoma 两种肿瘤类型展开,单细胞转录组数据使用 chromium 10X 3' 测序生成;与此同时,每个个体还获取了肿瘤与正常组织的全基因组测序数据,采用 Illumina 短读长测序,平均深度为 30X。这些数据被用于验证一种基于拷贝数变化所产生的等位基因偏移来识别癌细胞转录组的方法的准确性。整体来看,该数据集将单细胞转录组与配对的肿瘤、正常全基因组测序结合在一起,为肿瘤细胞识别方法的验证提供了多组学层面的样本资源。

【数据集背景】

该数据集来源于 omicsdi.org,聚焦肿瘤研究中的单细胞转录组方向。其设计背景与一种癌细胞转录组识别方法相关:该方法依据拷贝数变化所产生的等位基因偏移来判定癌细胞转录组。为验证该方法的准确性,数据集纳入了 AT/RT 与 Ewing's sarcoma 两种肿瘤类型的样本,并为每个个体配套获取肿瘤与正常组织的全基因组测序数据,从而在单细胞转录组之外提供可供对照的基因组信息。

【数据内容】

数据内容包括两类:一是单细胞转录组数据,覆盖 AT/RT 与 Ewing's sarcoma 两种肿瘤类型,使用 chromium 10X 3' 测序生成;二是全基因组测序数据,针对每个个体分别获取肿瘤与正常组织,采用 Illumina 短读长测序,平均深度为 30X。主题标签为 Genomics。除上述内容外,源站未提供关于样本数量、细胞数、基因数或数据文件规模的具体说明。

【采集与来源】

数据集来自 omicsdi.org。单细胞转录组通过 chromium 10X 3' 测序生成;全基因组测序使用 Illumina 短读长测序,平均深度 30X,并覆盖每个个体的肿瘤与正常组织。关于样本采集地点、时间、伦理审批及具体建库流程等细节,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于肿瘤单细胞转录组相关研究,尤其是对基于拷贝数变化所致等位基因偏移来识别癌细胞转录组的方法进行准确性验证的场景。由于同时包含肿瘤与正常组织的全基因组测序数据,也可用于支撑肿瘤与正常样本之间的基因组层面比对分析。其他具体应用方向源站未提供。

【使用方法】

源站说明这些数据用于验证基于拷贝数变化产生的等位基因偏移识别癌细胞转录组方法的准确性。关于数据下载方式、文件组织格式、预处理步骤与分析流程,源站未提供。

【质量与限制】

全基因组测序采用 Illumina 短读长测序,平均深度为 30X,这是源站给出的测序深度信息。关于数据质量评分、批次信息、样本排除标准等,源站未提供。该数据集仅覆盖 AT/RT 与 Ewing's sarcoma 两种肿瘤类型,使用时应考虑这一范围限制。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAD00001009005

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

使用Chromium 10X 3’测序技术生成的两种肿瘤类型(AT/RT和尤文肉瘤)的单细胞转录组。对于每个个体,还通过Illumina短读长测序获得了肿瘤和正常全基因组测序,平均深度为30X。这些数据用于验证一种基于拷贝数变化产生的等位基因偏移来识别癌细胞转录组的方法的准确性。

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