GSE305752:单细胞分析揭示无Matrigel患者来源类器官中保留的前列腺癌谱系及普遍改变的通路

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE305752_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/前列腺癌,采用高通量测序进行表达谱分析

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时间序列分类GPL246769606
GSE305752: Single-cell analysis uncovers preserved prostate cancer lineages and universally altered pathways in Matrigel-free patient-derived organoids

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

GSE305752:单细胞分析揭示无Matrigel患者来源类器官中保留的前列腺癌谱系及普遍改变的通路

Single-cell analysis uncovers preserved prostate cancer lineages and universally altered pathways in Matrigel-free patient-derived organoids

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE305752_series_matrix.txt.gz),主题为肿瘤/前列腺癌,采用高通量测序进行表达谱分析。源站描述指出,研究利用单细胞RNA测序比较无Matrigel与Matrigel培养的患者来源类器官,发现无Matrigel条件能保留患者特异性前列腺癌细胞并富集中间细胞,而Matrigel则产生与患者样本不同的基底样细胞。数据可用于研究类器官培养条件对细胞类型的影响、识别肿瘤与其他细胞类型的区分标志物,以及整合已有数据集构建前列腺类器官资源(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 18 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):患者来源类器官(PDOs)在前列腺癌(PCa)研究中的应用一直受到低成功率与良性过度生长的阻碍。我们强调了现有培养条件的局限性,并确定细胞外基质(ECM)组成是类器官结果的决定因素。单细胞RNA测序(scRNA-seq)揭示,无Matrigel的PDOs保留了具有活跃AR信号的患者特异性PCa细胞,并富集中间细胞。相比之下,Matrigel无法维持原代PCa细胞,并产生与患者样本不同的体外基底样细胞。此外,我们重新定义了细胞类型特征,识别了区分肿瘤与所有其他细胞类型的生物标志物,并表明层粘连蛋白结合整合素的表达是Matrigel来源类器官的标志。最后,将先前发表的数据集与我们的数据整合,我们生成了一个前列腺PDO

【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:GPL24676、9606。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=GSE305752

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 15 202,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=GSE305752

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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

患者来源类器官(PDOs)在前列腺癌(PCa)研究中的应用一直受限于较低的建成率和良性细胞过度生长。我们强调了现有培养条件的局限性,并确定细胞外基质(ECM)组成是决定类器官结果的关键因素。单细胞RNA测序(scRNA-seq)显示,无Matrigel的PDOs保留了具有活跃AR信号的患者特异性PCa细胞,并富集中间型细胞。相比之下,Matrigel无法维持原代PCa细胞,并产生与患者样本不同的体外基底样细胞。此外,我们重新定义了细胞类型特征,鉴定了区分肿瘤与其他所有细胞类型的生物标志物,并表明层粘连蛋白结合整合素的表达是Matrigel来源类器官的标志。最后,将先前发表的数据集与我们的数据整合,我们生成了前列腺PDO单细胞图谱(PPScA)。PPScA捕获了一系列细胞身份,并揭示了在体外普遍改变的通路。我们的研究为短期培养提供了方法学改进,并提供了细胞生物学见解。

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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