毛细胞型星形细胞瘤单细胞RNA测序数据集
SCP271收录6例毛细胞型星形细胞瘤单细胞RNA测序数据，可用于肿瘤细胞状态、微环境和转录异质性分析。由Broad Institute提供，来自Single Cell Portal，数据格式为表格，适用于分类任务。
基本信息
资源简介
毛细胞型星形细胞瘤单细胞RNA测序数据集
【一句话概览】
毛细胞型星形细胞瘤（PA）是最常见的儿童脑肿瘤，属低级别胶质瘤，由单一BRAF重排驱动。本研究对6例PA开展单细胞RNA测序，所用方法可检测该重排。与高级别胶质瘤相比，PA癌细胞中呈分化星形细胞样表型的比例显著更高，较小比例细胞呈祖细胞样表型并具增殖证据，表达高级别胶质瘤中缺失的MAPK程序。免疫细胞尤其小胶质细胞占全部细胞的40%，可解释肿瘤部位与亚型间批量表达谱差异。数据表明MAPK信号局限于PA中相对未分化的癌细胞，对该通路的研究性治疗具有意义（来源 singlecell.broadinstitute.org）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Pilocytic astrocytoma single cell RNA-seq》。
【数据内容】
源站原始描述：Pilocytic astrocytoma (PA), the most common childhood brain tumor, is a low-grade glioma with a single driver BRAF rearrangement. Here, we perform scRNAseq in six PAs using methods that enabled detection of the rearrangement. When compared to higher-grade gliomas, a strikingly higher proportion of the PA cancer cells exhibit a differentiated, astrocyte-like phenotype. A smaller proportion of cells exhibit a progenitor-like phenotype with evidence of proliferation. These express a mitogen-activat…
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：毛细胞型星形细胞瘤（PA）是儿童最常见的脑肿瘤，是一种低级别胶质瘤，由单一驱动性BRAF重排引起。在此，我们使用能够检测该重排的方法对六个PA样本进行了scRNAseq。与高级别胶质瘤相比，PA癌细胞中表现出分化、星形细胞样表型的比例显著更高。较小比例的细胞表现出祖细胞样表型，并具有增殖的证据。这些细胞表达一种丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）程序，而该程序在高级别胶质瘤中不存在。免疫细胞，尤其是小胶质细胞，占PA中所有细胞的40%，并解释了肿瘤位置和亚型之间批量表达谱的差异。这些数据表明，在PA中MAPK信号仅限于相对未分化的癌细胞，这对针对该通路的试验性治疗具有意义。工作流程。样本在手术时采集，新鲜解离为单细胞悬液，并根据A2B5胶质祖细胞标志物分选到96孔板中。按照Smart-Seq2方案进行全长scRNA-seq。在cDNA文库制备中加入定制的spike-in BRAF寡核苷酸，以最大化scRNA-seq数据中KIAA1549-BRAF融合的检测，并使用定制的qPCR assay。
【主题与分类】
主题标签：Pilocytic astrocytoma、single cell RNA-seq、low-grade glioma、BRAF rearrangement、MAPK、microglia、childhood brain tumor、Smart-Seq2。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://singlecell.broadinstitute.org/single_cell/study/SCP271/pilocytic-astrocytoma-single-cell-rna-seq
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
SCP271收录6例毛细胞型星形细胞瘤单细胞RNA测序数据，可用于肿瘤细胞状态、微环境和转录异质性分析。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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