PRJNA1425793：皮肤鳞状细胞癌空间与批量转录组分析揭示分子演化及分期相关生物标志物 [RNA-Seq]

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1425793

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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。