皮肤鳞状细胞癌空间与bulk转录组分析揭示分子演化及分期相关生物标志物 [GeoMx]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE319968

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数据说明

背景：皮肤鳞状细胞癌（cSCC）是最常见的皮肤癌之一，在侵袭性病例中可伴随不良预后，中位总生存期约为两年。尽管其从光化性角化病到侵袭性疾病的分步进展已被充分描述，但能够区分疾病阶段并指导临床决策的稳健分子标志物仍然有限。目的：本研究旨在描绘cSCC演变过程中的进展连续性和阶段相关转录程序，识别用于风险分层和侵袭评估的候选生物标志物，并评估这些分子特征在人类癌症中的广泛相关性。方法：我们应用批量RNA测序（HTG EdgeSeq）和空间转录组学（GeoMx DSP）对与波尔多大学医院合作招募的8例患者的皮肤活检样本进行了分析。重要的是，每例患者同时呈现四个阶段（健康皮肤、癌前病变、肿瘤核心和侵袭前沿），为在个体内探究cSCC进展的完整分子轨迹提供了独特框架。

结果：空间转录组分析鉴定出超过2，000个差异表达基因（校正p < 0.01），这些基因在鳞状细胞中的表达随疾病阶段而变化。这些基因被组织为18个协调表达程序，反映了肿瘤演化过程中渐进的生物学重塑。与细胞应激反应、增殖、细胞外基质重塑和炎症相关的通路逐步上调，而分化程序以及脂质和氨基酸代谢则持续下调。相比之下，瘤周巨噬细胞在进展过程中显示嘌呤代谢、糖酵解和丙酮酸代谢相关基因表达增加。为评估进展相关基因程序的更广泛临床相关性，我们开发了一个基于Snakemake的流程，用于

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。