前列腺癌原发至转移播散过程中的肿瘤异质性动态

该数据集来自 NCBI,聚焦前列腺癌从原发灶到区域淋巴结转移过程中的肿瘤异质性动态。研究覆盖约 30 万个前列腺肿瘤细胞,采集自原发灶多部位及配对的区域淋巴结转移灶,可用于分析患者间异质性、位点内与位点间异质性、恶性群体克隆架构以及向炎症表型转变的细胞状态

sra
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基因组分类Other
PRJNA1132917: Dynamics of Tumor Heterogeneity from Primary to Metastatic Dissemination in Prostate Cancer

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

前列腺癌原发至转移播散过程中的肿瘤异质性动态

PRJNA1132917 数据集聚焦前列腺癌从原发灶向区域淋巴结转移过程中的肿瘤异质性动态。该研究针对癌症进展驱动因素难以识别、肿瘤异质性对演化影响理解有限的问题,通过对约 30 万个前列腺肿瘤细胞进行多部位采样分析,刻画了原发灶与配对区域淋巴结转移灶之间的表型变异。数据集可用于考察患者间异质性、位点内与位点间异质性、恶性群体克隆架构,以及转移过程中向炎症表型转变的细胞状态,为理解前列腺癌转移机制和指导治疗选择提供数据基础。

【数据集背景】

识别癌症进展的驱动因素对于指导治疗选择具有重要意义,但受限于对肿瘤异质性如何影响演化过程的理解能力,这一目标面临阻碍。该数据集正是针对这一问题而产生,其研究目的在于解析前列腺癌在原发灶到转移性播散过程中的肿瘤异质性动态,从而为理解疾病进展提供细胞层面的依据。

【数据内容】

该数据集覆盖约 30 万个前列腺肿瘤细胞,这些细胞采集自原发灶的多个部位以及配对的区域淋巴结转移灶。研究在这些细胞中刻画了表型变异性,涉及患者间异质性、位点内异质性与位点间异质性、恶性群体的克隆架构,以及细胞状态向炎症表型的转变等多方面内容。主题标签归类为 Other,本站分类归入肿瘤 / 前列腺癌方向。

【采集与来源】

该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov。样本采集覆盖原发灶多部位及配对的区域淋巴结转移灶,细胞数量约 30 万个。源站描述中未提供更详细的采样时间、患者数量、测序平台或建库方法等信息。

【适用场景】

基于该数据集可开展的分析包括:考察患者间异质性在前列腺癌中的分布特征;分析恶性群体在位点内与位点间的表型异质性及其相似性;研究恶性群体的克隆架构及其在不同位点间的共享情况;探讨转移至区域淋巴结的恶性群体在克隆架构与表型异质性上与原发灶位点的对应关系;以及分析细胞状态向炎症表型转变的过程。这些方向可用于肿瘤异质性与转移机制相关的研究。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

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使用方式

数据集获取

源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1132917

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

识别癌症进展的驱动因素以指导治疗选择,受限于对肿瘤异质性如何影响演化过程的理解能力不足。在此,我们描绘了从原发灶多位点及配对的区域淋巴结转移灶中采集的约30万个前列腺肿瘤细胞的表型变异性。我们发现患者间异质性局限于恶性细胞群体。尽管恶性细胞群体表现出位点内异质性,但在同一患者的前列腺腺体内,它们维持着位点间表型相似性。此外,位点间恶性细胞群体的相似性与共享的克隆结构相伴出现。最后,我们表明,播散至区域淋巴结的恶性细胞群体镜像了原发肿瘤各位点所观察到的克隆结构和表型异质性,同时展现出向炎症表型的细胞状态转变。这些发现为肿瘤异质性的四种不同度量提供了见解,揭示了在早期前列腺癌进展中,不同患者间多样的演化路径汇聚于共同的表型适应。

总体设计:38份前列腺癌标本取自5名人类患者,这些患者病理ISUP分级>3,作为国际癌症基因组联盟(ICGC)晚发型队列的一部分,在手术时接受了根治性前列腺切除术和盆腔淋巴结清扫术。我们采用单细胞多组学(分别从RNA和ATAC获取表达和染色质可及性)测序检测方法,对282,956个细胞核/细胞进行了表征,所有患者中位数为来自前列腺的6个原发肿瘤灶和3个局部区域淋巴结转移灶。*************************************************************** 这些数据集来自患者,因此我们选择将原始fastq文件提交至EGA。***************************************************************

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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