PRJNA1425798:皮肤鳞状细胞癌分子演化空间与bulk转录组分析及临床相关分期特异性标志物 [GeoMx]

该数据集来自NCBI,聚焦皮肤鳞状细胞癌(cSCC)的分子演化研究,采用bulk RNA测序(HTG EdgeSeq)与空间转录组(GeoMx DSP)对8例患者皮肤活检样本进行转录组分析

sra
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基因组分类Other
PRJNA1425798: Spatial and Bulk Transcriptomic Profiling Defines the Molecular Evolution of Cutaneous Squamous Cell Carcinoma and Reveals Stage-Specific Biomarkers of Clinical Relevance [GeoMx]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1425798:皮肤鳞状细胞癌分子演化空间与bulk转录组分析及临床相关分期特异性标志物 [GeoMx]

PRJNA1425798 数据集来自 NCBI,聚焦皮肤鳞状细胞癌(cSCC)的分子演化研究。该研究采用 bulk RNA 测序(HTG EdgeSeq)与空间转录组(GeoMx DSP)两种技术,对 8 例患者的皮肤活检样本进行转录组分析,旨在刻画 cSCC 从癌前病变到侵袭性疾病的进展连续过程及其阶段相关转录程序,识别可用于风险分层与侵袭判断的候选生物标志物,并评估这些分子特征在人类其他癌症中的相关性。数据集在站内归类为肿瘤 / 皮肤癌,主题标签为 Other。

【数据集背景】

皮肤鳞状细胞癌(cSCC)是最常见的皮肤癌之一,侵袭性病例预后较差,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逐步进展过程已被较为清楚地描述,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。该研究正是针对这一空白,试图通过转录组层面的系统刻画,厘清 cSCC 演化的进展连续谱与阶段相关转录程序,并寻找可用于风险分层和侵袭评估的候选标志物,同时考察这些分子特征在更广泛人类癌症中的意义。

【数据内容】

该数据集包含基于两种互补技术产生的转录组数据:一是 bulk RNA 测序(HTG EdgeSeq),二是空间转录组(GeoMx DSP)。研究对象为皮肤活检样本,样本来自 8 例患者。数据内容围绕 cSCC 进展各阶段的转录程序与候选生物标志物展开,用于支撑疾病阶段判别、侵袭相关特征识别以及跨癌种相关性评估等分析。除上述技术与样本信息外,源站未提供更细的数据文件构成说明。

【采集与来源】

样本为皮肤活检组织,来自与波尔多大学医院合作招募的 8 例患者。数据由 NCBI(ncbi.nlm.nih.gov)发布,属于 PRJNA1425798 项目,本条目对应其中的 GeoMx 空间转录组部分。源站描述在方法部分至此中断,未提供更完整的采集流程、伦理审批或样本纳入排除标准等信息。

【适用场景】

该数据集适用于皮肤鳞状细胞癌分子演化研究,包括刻画从光化性角化病到侵袭性疾病的进展连续谱、识别阶段特异性转录程序、筛选用于风险分层与侵袭判断的候选生物标志物,以及评估相关分子特征在人类其他癌症中的普适性。空间转录组部分可用于考察组织原位表达格局,bulk 转录组部分可用于整体表达谱层面的差异与标志物分析。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

样本量较小,仅涉及 8 例患者的皮肤活检样本,结论的外推需谨慎。源站描述在方法部分中断,未提供测序深度、数据质控指标、批次效应处理等质量相关信息。

【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/PRJNA1425798

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

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

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