恶病质血液肿瘤小鼠炎性单核细胞基因表达谱(scRNA-Seq)

该数据集来自 NCBI GEO(GSE210002),为恶病质血液肿瘤小鼠炎性单核细胞的单细胞 RNA 测序基因表达谱,仅含 1 个文件 GSE210002_series_matrix.txt.gz

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时间序列分类GPL2110310090
GSE210002: Gene expression profile of inflammatory monocytes in cachectic blood cancer mice (scRNA-Seq)

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

恶病质血液肿瘤小鼠炎性单核细胞基因表达谱(scRNA-Seq)

Gene expression profile of inflammatory monocytes in cachectic blood cancer mice (scRNA-Seq)

该数据集来自 NCBI GEO(GSE210002),为恶病质血液肿瘤小鼠炎性单核细胞的单细胞 RNA 测序基因表达谱,仅含 1 个文件 GSE210002_series_matrix.txt.gz。源站描述指出,晚期癌症患者常发生恶病质,研究在慢性单核细胞性血液肿瘤发病过程中发现产生 IL36G 的 CD38+ 恶病质诱导单核细胞(CiMs),并在多种小鼠模型和晚期实体癌患者中得到验证。数据可用于单核细胞亚群识别、恶病质相关基因特征分析及 IL36G/IL1RL2 信号研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):许多晚期癌症患者会发展为恶病质。尽管其患病率高且对生活质量和生存有灾难性影响,但导致癌症恶病质发展的关键病理生物学介质仍不明确。在此,我们展示了一种独特的中性粒细胞样单核细胞亚群,我们将其称为恶病质诱导单核细胞(CiMs),它在晚期癌症发病过程中出现并促进骨骼肌丢失。无偏转录组分析显示,产生 IL36G 的 CD38+ CiMs 在以持续性单核细胞增多和恶病质为特征的慢性单核细胞性血液肿瘤发病过程中于恶病质进展期间被诱导。CiMs 的出现以及炎性单核细胞中 CiM 相关基因特征的激活在多种小鼠模型和晚期实体癌患者中得到证实。值得注意的是,对 IL36G/IL1RL2 信号的遗传抑制减弱

【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:GPL21103、10090。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=GSE210002

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 20 202,引用时请注意版本时效。

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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

许多晚期癌症患者会发展为恶病质。尽管其患病率高且对生活质量和生存有灾难性影响,但导致癌症恶病质发展的关键病理生物学介质仍不明确。在此,我们展示了一种独特的中性粒细胞样单核细胞亚群,我们称之为恶病质诱导性单核细胞(CiMs),在晚期癌症发病机制中出现并促进骨骼肌丢失。无偏转录组分析揭示,产生IL36G的CD38+ CiMs在以持续性单核细胞增多和恶病质为特征的慢性单核细胞性血液肿瘤发病机制的恶病质进展过程中被诱导。CiMs的出现以及炎症性单核细胞中CiM相关基因特征的激活在多种小鼠模型和晚期实体癌患者中得到证实。值得注意的是,对IL36G/IL1RL2信号的遗传抑制减轻了骨骼肌丢失,并挽救了小鼠中由血液肿瘤和实体癌引起的恶病质表型。这些数据突显了癌症发病机制中诱导的一种中性粒细胞样单核细胞亚群的关键作用。

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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