GSE234919:Marjolin溃疡单细胞转录组

数据可用于研究Marjolin溃疡这一罕见侵袭性皮肤恶性肿瘤的细胞组成与表达特征,支持肿瘤与皮肤癌相关分析(来源 NCBI)

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基因组分类GPL246769606
GSE234919: Single-cell transcriptomics of Marjolin ulcers

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

GSE234919:Marjolin溃疡单细胞转录组

Single-cell transcriptomics of Marjolin ulcers

该数据集为GSE234919,收录Marjolin溃疡的单细胞转录组数据,来源为NCBI,文件数量1个,样例文件为GSE234919_series_matrix.txt.gz,作者Sarthak Sinha,发布时间Jun 14 202,主题涉及高通量测序表达谱分析,物种为9606,平台为GPL24676。数据可用于研究Marjolin溃疡这一罕见侵袭性皮肤恶性肿瘤的细胞组成与表达特征,支持肿瘤与皮肤癌相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 14 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Marjolin溃疡是一种罕见且侵袭性的皮肤恶性肿瘤,可发生于既往受伤的皮肤、已形成的瘢痕和慢性不愈合伤口。它最常发现于烧伤瘢痕,但也可见于其他类型的伤口,包括静脉淤滞性溃疡、压疮和疫苗接种部位。Marjolin溃疡最常见的组织学类型是鳞状细胞癌,但也有基底细胞癌、恶性黑色素瘤和肉瘤的报道。身体所有部位均可能受累,但下肢是最常受累的解剖部位。虽然鳞状细胞癌的转移率通常为0.5%至3.0%,但起源于烧伤瘢痕者转移率超过30%。诊断为Marjolin溃疡后的5年生存率为50%。向恶性肿瘤的转化可发生于慢性

【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/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE234919

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 20 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

马乔林溃疡是一种罕见且侵袭性强的皮肤恶性肿瘤,可发生于既往受伤的皮肤、已形成的瘢痕以及慢性不愈合的伤口上。它最常见于烧伤瘢痕,但也可见于其他类型的伤口,包括静脉淤滞性溃疡、压疮和疫苗接种部位。马乔林溃疡最常见的组织学类型是鳞状细胞癌,但也有基底细胞癌、恶性黑色素瘤和肉瘤的报道。身体各部位均可能受累,但下肢是最常受累的解剖部位。鳞状细胞癌的转移率通常为0.5%至3.0%,而源于烧伤瘢痕者转移率超过30%。马乔林溃疡诊断后的5年生存率为50%。恶变可呈慢性过程,历时超过35年,偶尔也可在原始损伤后一年内发生。这种转变的确切机制尚未完全明了,但被认为与严重烧伤创面愈合过程中慢性角质形成细胞功能障碍有关。

手术切除是Marjolin溃疡的主要治疗方法,并提供最佳的生存机会。在先前的研究中,我们通过比较鳞状细胞癌中存在的鳞状细胞与Marjolin溃疡(MU)中存在的鳞状细胞之间的全局基因表达变化,研究了导致Marjolin溃疡的整体转录变化(Sinha等,JBCR 2017)。这为这些皮肤癌不同临床特征背后的机制提供了新的见解。我们当前研究的目标是通过分析烧伤瘢痕内与Marjolin溃疡内的细胞类型、其频率及其个体转录反应,来表征我们照护下的一位患者的新发Marjolin溃疡病例。为实现这一目标,我们对两个e进行了单细胞RNA测序

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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