脊索瘤细胞异质性形态学、基因组与转录组特征数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE48779),围绕经典骶尾部脊索瘤的细胞异质性展开,比较小非空泡细胞与大空泡(physaliferous)细胞在基因组与转录组层面的差异,并借助脊索瘤细胞系 MUG-Chor1 通过延时实验监测形态变化、分离纯组分

geo
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基因组分类Expression profiling by arrayGPL62449606
GSE48779: Morphological, genomic, and transcriptomic characterization of heterogeneity in chordoma cells

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

脊索瘤细胞异质性形态学、基因组与转录组特征数据集

Morphological, genomic, and transcriptomic characterization of heterogeneity in chordoma cells

该数据集来自 NCBI GEO(GSE48779),围绕经典骶尾部脊索瘤的细胞异质性展开,比较小非空泡细胞与大空泡(physaliferous)细胞在基因组与转录组层面的差异,并借助脊索瘤细胞系 MUG-Chor1 通过延时实验监测形态变化、分离纯组分。数据包含 1 个文件(GSE48779_series_matrix.txt.gz),主题为表达谱芯片(GPL6244,人 9606),可用于研究脊索瘤不同细胞表型的分子特征及异质性来源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jul 11 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):经典骶尾部脊索瘤肿瘤呈现典型形态:分叶状黏液样肿瘤组织,其中肿瘤细胞呈索状、条状和巢状分布,包括小的非空泡细胞、具有广泛空泡化程度的中间细胞以及大的重度空泡化(physaliferous)细胞。由于其发病率低、缺乏合适的模型系统和技术限制,分析仅针对整体肿瘤块进行,忽略了其异质性组成。我们旨在阐明小非空泡细胞与大空泡细胞在基因组和转录组水平上的差异。其次,我们打算澄清所观察到的细胞类型是来源于遗传上不同的克隆,还是代表不同的表型。使用脊索瘤细胞系 MUG-Chor1,我们通过延时实验监测形态变化。我们分离了纯组分

【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:Expression profiling by array、GPL6244、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=GSE48779

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 26 201,引用时请注意版本时效。

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE48779

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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

经典型骶尾部脊索瘤肿瘤呈现典型形态,即分叶状黏液样肿瘤组织,其中含有由小非空泡细胞、具有广泛空泡化程度的中间细胞以及重度空泡化的大细胞(physaliferous细胞)构成的索、链和巢状肿瘤细胞。由于其发病率低、缺乏合适的模型系统以及技术限制,分析仅针对整体肿瘤块进行,忽略了其异质性组成。我们旨在阐明小非空泡细胞与大physaliferous细胞在基因组和转录组水平上的差异。其次,我们意图澄清所观察到的细胞类型是来源于遗传上不同的克隆,还是代表不同的表型。使用脊索瘤细胞系MUG-Chor1,我们通过延时实验监测形态学变化。我们借助激光显微切割或显微操作分离每种表型的纯组分,从而进行表型特异性分析。每100个细胞的池经全基因组扩增后通过阵列比较基因组杂交进行遗传学分析。

为进行表达分析,各取20个细胞进行全转录组扩增,随后送检RNA微阵列分析和qRT-PCR。延时分析揭示,小的非空泡细胞通过含空泡量逐渐增加的中间细胞发育为大的空泡细胞。此外,我们发现小和大空泡细胞以相同速率增殖,但中间细胞是增殖最活跃的细胞表型。小非空泡细胞和大空泡细胞显示出相同的拷贝数变异。尽管它们存在明显的形态差异,我们检测到的整体基因表达变化却较为有限。然而,候选基因验证显示,大空泡细胞中ALG11(700倍)、PPP2CB(18.6倍)和UCHL3(18.7倍)显著上调。

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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