工程化前列腺类器官移植小鼠肿瘤的单核RNA测序与10X空间转录组图谱 [visium]
该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含工程化前列腺类器官移植所引发小鼠肿瘤的单核RNA测序与10X空间转录组数据
![GSE246762: Single nuclear RNA sequencing and 10X spatial transcriptomic profiling of murine tumors initiated by transplantation of engineered prostate organoids [visium]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/114084.jpg)
基本信息
资源简介
工程化前列腺类器官移植小鼠肿瘤的单核RNA测序与10X空间转录组图谱 [visium]
Single nuclear RNA sequencing and 10X spatial transcriptomic profiling of murine tumors initiated by transplantation of engineered prostate organoids [visium]
该数据集来自ncbi.nlm.nih.gov,包含工程化前列腺类器官移植所引发小鼠肿瘤的单核RNA测序与10X空间转录组数据。snRNA-seq共回收4,872个细胞,每细胞UMI中位数为7055.5,覆盖上皮、免疫和基质等主要细胞类型,揭示神经内分泌前列腺癌区室异质性,以Ascl1+表达谱为主并混合管腔谱系标志基因。空间转录组用于定位主要细胞类型、识别空间上不同的神经内分泌肿瘤区室及细胞间信号轴。可用于肿瘤细胞组成分析、细胞类型分类与空间微环境研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Nov 01 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):小鼠类器官移植衍生前列腺肿瘤的单核RNA测序。目的:识别小鼠前列腺肿瘤中细胞组成的差异,并生成小鼠前列腺肿瘤中所有主要细胞类型的参考数据集。结果:我们回收了4,872个细胞,每个细胞的UMI中位数为7055.5。结论:snRNASeq揭示了神经内分泌前列腺癌区室内的异质性,以Ascl1+表达谱为主,并混合有管腔谱系标志基因。snRNASeq回收了前列腺肿瘤中所有主要的上皮、免疫和基质细胞类型。小鼠前列腺肿瘤的空间转录组分析。目的:对小鼠前列腺肿瘤中的主要细胞类型进行空间定位,并识别空间上不同的神经内分泌肿瘤区室。不同的肿瘤微环境也被用于识别细胞间信号轴
【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:Other、GPL24247、10090。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE246762
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jan 28 202,引用时请注意版本时效。
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数据说明
小鼠类器官移植来源的前列腺肿瘤单核RNA测序。目的:鉴定小鼠前列腺肿瘤中细胞组成的差异,并生成小鼠前列腺肿瘤中所有主要细胞类型的参考数据集。结果:我们回收了4,872个细胞,每个细胞UMI中位数为7055.5。结论:snRNASeq揭示了神经内分泌前列腺癌区室内的异质性,以Ascl1+表达谱为主,并混合有管腔谱系标记基因。snRNASeq回收了前列腺肿瘤中所有主要的上皮、免疫和基质细胞类型。小鼠前列腺肿瘤的空间转录组分析。目的:对小鼠前列腺肿瘤中的主要细胞类型进行空间定位,并鉴定空间上不同的神经内分泌肿瘤区室。不同的肿瘤微环境也被用于鉴定分布于组织学亚型之间的细胞:细胞信号传导轴。结论:小鼠前列腺的空间转录组分析揭示了所有主要细胞类型,并允许在与我们匹配的snRNA-Seq数据整合后进行细胞:细胞信号传导分析。
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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