良性与恶性黑素细胞肿瘤的RNA-SMI空间图谱(CosMx)
该数据集基于RNA-SMI(CosMx)对患者来源的存档肿瘤进行单细胞空间分子成像,覆盖良性黑素细胞痣、原发性侵袭性黑色素瘤和转移性黑色素瘤,共分析203,472个细胞的空间基因表达

基本信息
资源简介
良性与恶性黑素细胞肿瘤的RNA-SMI空间图谱(CosMx)
Spatial profiling of benign and malignant melanocytic tumors via RNA-SMI (CosMx)
该数据集基于RNA-SMI(CosMx)对患者来源的存档肿瘤进行单细胞空间分子成像,覆盖良性黑素细胞痣、原发性侵袭性黑色素瘤和转移性黑色素瘤,共分析203,472个细胞的空间基因表达。数据可用于揭示与恶性进展和预后相关的空间基因特征,例如转移生态位中CDK2和FABP5的上调,并支持通过算法聚类和瘤内2D比较分析研究细胞增殖、代谢与恶性的空间关联(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):黑色素瘤的临床结局源于肿瘤及其微环境中尚未被完全理解的遗传机制。在此,我们利用基于单细胞RNA的空间分子成像(RNA-SMI)在患者来源的存档肿瘤中揭示了与恶性进展和预后相关的临床相关标志物。我们检测了良性和恶性黑素细胞肿瘤(包括黑素细胞痣、原发性侵袭性黑色素瘤和转移性黑色素瘤)内203,472个细胞的空间基因表达。算法细胞聚类结合瘤内比较2D分析,可视化了将细胞增殖、代谢和恶性联系起来的协同空间基因特征,并经蛋白质表达验证。转移生态位包括CDK2和FABP5的上调,通过Cox回归分析,这两者独立预测了473名黑色素瘤患者的不良临床结局。更一般地,o
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome analysis、Melanoma、Melanocytes、Spatial analysis。本站分类:肿瘤/皮肤癌。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A87e177edd7a66fe6f43bd021eee60403d72bcf998d5cc727ddf1c1e9928bdc14
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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数据说明
黑色素瘤的临床结局源于肿瘤及其微环境中尚未被完全理解的遗传机制。本研究利用基于单细胞RNA的空间分子成像(RNA-SMI)技术,对患者来源的存档肿瘤进行分析,以揭示与恶性肿瘤进展和预后相关的临床标志物。我们检测了良性和恶性黑色素细胞肿瘤(包括黑色素细胞痣、原发性侵袭性黑色素瘤和转移性黑色素瘤)中203,472个细胞的空间基因表达。通过算法细胞聚类结合瘤内比较性二维分析,可视化了将细胞增殖、代谢和恶性程度相关联的协同空间基因特征,并经蛋白质表达验证。转移性微环境包括CDK2和FABP5的上调,通过Cox回归分析,这两者独立预测了473例黑色素瘤患者的不良临床结局。
更广泛地说,我们的工作展示了一个将单细胞RNA-SMI技术应用于识别基因……的框架。NanoString® CosMx™ RNA空间分子成像(SMI)用于NanoString® CosMx™ RNA空间分子成像(SMI)的方案基于He等人先前描述的方法(通过空间分子成像在固定组织中以亚细胞分辨率对RNA和蛋白质进行高多重成像。Nat Biotechnol 40, 1794-1806. 2022)。将5 μm福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE)组织切片贴附于VWR Superfrost Plus Micro载玻片(货号48311-703)上,并在60°C下烘烤过夜以改善组织与载玻片的黏附。使用ER1表位修复缓冲液(Leica Biosystems产品,柠檬酸盐基,pH 6.0)在100°C下进行热诱导表位修复(HIER)15分钟,为原位杂交(ISH)制备载玻片。HIER后,组织在40°C下用稀释于ACD Protease Plus(Advanced Cell Diagnostics, Inc.)中的3 μg/ml蛋白酶K消化30分钟。载玻片用焦碳酸二乙酯(DEPC)处理水(DEPC H2O)洗涤两次,并孵育
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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