儿童室管膜瘤单细胞RNA测序数据集
该数据集为儿童室管膜瘤的单细胞RNA测序数据，包含1个文件GSE141460_series_matrix.txt.gz。研究通过单细胞RNA测序，在所有主要分子分组中识别出跨越未分化和分化状态的肿瘤细胞层级，细化了既有分子分组概念，并为侵袭性室管膜瘤晚期复发和治疗耐药提供了生物学背景
基本信息
资源简介
儿童室管膜瘤单细胞RNA测序数据集
Single-cell RNA-seq of pediatric ependymoma
该数据集为儿童室管膜瘤的单细胞RNA测序数据，包含1个文件GSE141460_series_matrix.txt.gz。研究通过单细胞RNA测序，在所有主要分子分组中识别出跨越未分化和分化状态的肿瘤细胞层级，细化了既有分子分组概念，并为侵袭性室管膜瘤晚期复发和治疗耐药提供了生物学背景。新定义的转录组特征在已确立的高危室管膜瘤分组中具有预后相关性，这些细胞状态可能成为未来临床试验的治疗靶点和生物标志物（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Dec 04 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：尽管对室管膜瘤分子生物学的认识不断扩展，但约一半高危肿瘤患者仍缺乏有效治疗。通过应用单细胞RNA测序，我们在所有主要分子分组中全面识别出室管膜瘤内跨越未分化和分化肿瘤细胞状态的细胞层级。这不仅细化了这些已确立分子分组的概念，而且为侵袭性室管膜瘤众所周知的晚期复发和治疗耐药能力提供了生物学背景。我们新定义的转录组特征也被证明在已确立的高危室管膜瘤分组中具有预后相关性。因此，新表征的细胞状态可作为未来临床试验中有前景的治疗靶点和生物标志物。
【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：GPL18573、9606。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE141460
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 21 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE141460
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
尽管对室管膜瘤分子生物学的认识不断深入，但约半数高风险肿瘤患者仍缺乏有效治疗手段。通过应用单细胞RNA测序，我们全面鉴定出室管膜瘤内一种细胞层级结构，涵盖所有主要分子分组的未分化和分化肿瘤细胞状态。这不仅完善了对这些已确立分子分组的认识，而且为侵袭性室管膜瘤众所周知的晚期复发和治疗耐药能力提供了生物学背景。我们新定义的转录组特征也被证明在已确立的高风险室管膜瘤分组中具有预后相关性。因此，新表征的细胞状态可作为未来有前景的治疗靶点和临床试验生物标志物。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
