基底上皮细胞谱系分析揭示其意外可塑性并支持前列腺癌异质性细胞起源模型

该数据集来自 omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。数据基于 RNA-seq,比较来源于上皮基底细胞与管腔细胞的小鼠前列腺肿瘤表达谱,并通过肿瘤样本与各自对照的比较,分别构建基底起源与管腔起源肿瘤的表达特征

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Lineage analysis of basal epithelial cells reveals their unexpected plasticity and supports a cell of origin model for prostate cancer heterogeneity

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

基底上皮细胞谱系分析揭示其意外可塑性并支持前列腺癌异质性细胞起源模型

该数据集围绕小鼠前列腺肿瘤的细胞起源问题展开,利用 RNA-seq 技术比较了来源于上皮基底细胞与管腔细胞的前列腺肿瘤表达谱。研究通过对肿瘤样本与其各自对照样本的比较,分别构建了基底起源肿瘤和管腔起源肿瘤的表达特征,并进一步通过比较管腔起源与基底起源的表达特征,识别出一组与前列腺癌患者生存相关的预后分子特征。数据集的英文名称为“Lineage analysis of basal epithelial cells reveals their unexpected plasticity and supports a cell of origin model for prostate cancer heterogeneity”,在来源站中归类于肿瘤 / 前列腺癌方向,主题标签为 Transcriptomics。整体而言,该数据集为理解前列腺癌异质性及其细胞起源提供了转录组层面的资源。

【数据集背景】

前列腺癌是一种具有显著异质性的恶性肿瘤,不同患者的肿瘤在分子特征、临床行为和预后方面差异较大。肿瘤的细胞起源被认为是解释这种异质性的重要因素之一。该数据集所对应的研究聚焦于上皮基底细胞与管腔细胞两类细胞来源的前列腺肿瘤,试图通过转录组比较揭示二者在表达谱上的差异,并探索这些差异与患者生存之间的关联。研究采用小鼠模型,通过 Pten 缺失诱导前列腺基底细胞或管腔细胞形成肿瘤,并对肿瘤表达谱进行 RNA-seq 分析。这一背景使得该数据集在肿瘤细胞起源与分子分型研究中具有明确的问题导向。

【数据内容】

该数据集的核心内容是 RNA-seq 表达谱数据。研究比较了来源于上皮基底细胞的小鼠前列腺肿瘤与来源于管腔细胞的小鼠前列腺肿瘤的表达谱。在此基础上,研究者通过将肿瘤样本与各自的对照样本进行比较,分别生成了基底起源肿瘤和管腔起源肿瘤的表达特征。进一步地,通过比较管腔起源与基底起源的表达特征,研究识别出一组与前列腺癌患者生存相关的预后分子特征。主题标签为 Transcriptomics,表明数据主要涉及转录组层面的测量与分析。除上述内容外,源站未提供更细粒度的数据文件清单、样本数量或具体基因列表。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org,本站分类为肿瘤 / 前列腺癌。根据源站描述,研究使用 RNA-seq 技术对小鼠前列腺肿瘤进行表达谱分析。肿瘤的形成通过在前列腺基底细胞或管腔细胞中缺失 Pten 来诱导,随后对肿瘤表达谱进行 RNA-seq 检测。研究还设置了相应的对照样本,用于与肿瘤样本进行比较,从而构建起源相关的表达特征。除来源站和分类信息外,源站未提供关于测序平台、样本处理流程、数据生成时间或具体实验条件的更多细节。

【适用场景】

该数据集适用于前列腺癌异质性与细胞起源相关的转录组研究。具体而言,可用于比较基底起源与管腔起源肿瘤的表达特征,分析二者在分子层面的差异;也可用于评估由管腔与基底特征比较所得到的预后分子特征在患者生存分析中的潜在价值。此外,该数据集还可为研究 Pten 缺失诱导的前列腺肿瘤模型提供表达谱参考。主题标签 Transcriptomics 表明其应用场景主要集中在转录组数据分析领域。除上述方向外,源站未提供其他适用场景的说明。

【使用方法】

该数据集基于 RNA-seq 表达谱,使用方式通常包括对肿瘤样本与对照样本的表达谱进行比较分析,以构建基底起源和管腔起源肿瘤的表达特征。研究者可进一步比较管腔起源与基底起源的表达特征,从而识别与前列腺癌患者生存相关的预后分子特征。由于源站描述中提及 Pten 缺失诱导肿瘤形成并对肿瘤表达谱进行 RNA-seq 分析,使用时可结合这一实验设计理解数据的生物学背景。除上述基于源站描述的使用思路外,源站未提供具体的数据下载方式、分析流程或软件工具说明。

【质量与限制】

该数据集基于小鼠模型,研究比较的是来源于上皮基底细胞与管腔细胞的前列腺肿瘤表达谱,并通过肿瘤样本与各自对照的比较构建表达特征。其优势在于围绕细胞起源这一明确问题设计了比较分析,并进一步关联到前列腺癌患者生存的预后分子特征。然而,源站未提供关于样本量、测序深度、重复数、数据质量控制指标或统计方法的具体信息,因此无法对数据质量进行更细致的评估。此外,该研究基于小鼠模型,向人类前列腺癌的外推需谨慎。除源站描述外,源站未提供其他质量与限制相关的说明。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

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使用方式

数据集获取

源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-39509

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

我们采用RNA-seq技术,对比了源自上皮基底细胞与腔细胞的小鼠前列腺肿瘤的表达谱。随后,通过将肿瘤样本与其各自的对照组比较,我们为基底源性和腔源性肿瘤分别构建了表达特征。通过对比腔源性与基底源性特征,我们鉴定出了一种与前列腺癌患者生存相关的预后分子标志。通过在前列腺基底细胞或腔细胞中删除Pten基因以诱导肿瘤形成,并利用RNA-seq分析了肿瘤的表达谱。

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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