人肿瘤标本CD90+基质纤维肌细胞转录谱揭示前列腺肿瘤相关基质细胞下调涉及器官特异性基因

数据通过细胞分选分离肿瘤标本中的CD90+基质纤维肌细胞,并利用DNA微阵列进行转录谱分析,比较正常与肿瘤相关反应性基质细胞的基因表达差异

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Transcription profiling of human CD90+ stromal fibromuscular cells from tumor specimens reveals down-regulation in prostate tumor-associated stromal cells involves organ-specific genes

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

人肿瘤标本CD90+基质纤维肌细胞转录谱揭示前列腺肿瘤相关基质细胞下调涉及器官特异性基因

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/前列腺癌分类,主题为Transcriptomics。数据通过细胞分选分离肿瘤标本中的CD90+基质纤维肌细胞,并利用DNA微阵列进行转录谱分析,比较正常与肿瘤相关反应性基质细胞的基因表达差异。研究涉及平滑肌分化特征,以及SPOCK3、MSMB、CXCL13、PAGE4等前列腺相关基因下调和CXC趋化因子上调。该数据可用于探索前列腺肿瘤微环境中基质细胞的分子变化及器官特异性基因表达,为前列腺癌生物学研究提供转录组层面的参考(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):前列腺基质是上皮分化和发育的关键介质,并可能在前列腺癌的发生和进展中发挥作用。分离和表征前列腺肿瘤组成细胞类型的存活群体,可为癌症生物学提供有价值的见解。通过细胞分选从肿瘤标本中分离CD90+基质纤维肌细胞,并用DNA微阵列进行分析。数据集分析用于比较正常与肿瘤相关反应性基质细胞之间的基因表达。反应性基质的特征在于平滑肌分化,前列腺中SPOCK3、MSMB、CXCL13和PAGE4下调,膀胱中TRPA1、HSD17B2、IL24和SALL1下调,以及CXC趋化因子上调。本研究在CD90+反应性基质细胞中鉴定出一组差异表达基因,这些基因可能

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-17906

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

前列腺基质是上皮分化和发育的关键介质,并可能在前列腺癌的发生和发展中发挥作用。分离并表征前列腺肿瘤组成细胞类型的存活群体,可为癌症生物学提供宝贵见解。通过细胞分选技术从肿瘤标本中分离出CD90+基质纤维肌细胞,并采用DNA微阵列进行分析。通过数据集分析,比较正常与肿瘤相关反应性基质细胞之间的基因表达。反应性基质的特征在于平滑肌分化,前列腺中SPOCK3、MSMB、CXCL13和PAGE4的下调,膀胱中TRPA1、HSD17B2、IL24和SALL1的下调,以及CXC趋化因子的上调。本研究在CD90+反应性基质细胞中鉴定出一组差异表达基因,这些基因可能参与器官发育和平滑肌细胞分化。

实验总体设计:针对从10名患者获取的以下样本类型,共运行了15个芯片:实验总体设计:2个CD90+前列腺肿瘤相关基质:实验总体设计:患者1:CP_Str_08-028_CD90posi 实验总体设计:患者2:08-032_CP_strom_CD90posi 实验总体设计:2个CD13+正常膀胱基质:实验总体设计:患者3:06-125_NB_CD13posi 实验总体设计:患者4:06-070_NB_str_CD13posi 实验总体设计:1个CD13+膀胱肿瘤相关基质:实验总体设计:患者5:07-008_CB_str_CD13posi 实验总体设计:5个前列腺癌全组织及5个配对正常组织:实验总体设计:患者6:05-206_CaP, 05-206_NP 实验总体设计:患者7:05-213_CaP, 05-213_NP 实验总体设计:患者8:05-214_CaP, 05-214_NP 实验总体设计:患者9:05-218_CaP, 05-218_NP 实验总体设计:患者10:05-220_CaP, 05-220_NP 实验

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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