扩增循环造血干/祖细胞作为TCIRG1骨石化症治疗的新型细胞来源

该数据集包含TCIRG1基因缺陷骨石化症患者外周血CD34+细胞的转录组学、表型分析和体外扩增实验数据,涉及基因表达谱、细胞表型特征和慢病毒载体基因转移效果等生物信息模态,主要用于研究循环造血干/祖细胞作为自体基因治疗细胞来源的可行性,为开发针对骨髓纤维化等骨骼疾病的基因治疗策略提供实验依据。

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Gene TherapyHematopoietic Stem CellLentiviral VectorOsteopetrosis
Expanded circulating hematopoietic stem/progenitor cells as novel cell source for the treatment of TCIRG1 osteopetrosis

基本信息

大小
0.00002697 GB
创建/更新时间
2026-09-21

资源简介

扩增循环造血干/祖细胞作为TCIRG1骨石化症治疗的新型细胞来源

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Expanded circulating hematopoietic stem/progenitor cells as novel cell source for the treatment of TCIRG1 osteopetrosis》。源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站原始描述:PMID: 31949009 PMCID: PMC7776247 DOI: 10.3324/haematol.2019.238261 Abstract Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation is the treatment of choice for autosomal recessive osteopetrosis caused by defects in the TCIRG1 gene. Despite recent progress in conditioning, a relevant number of patients are not eligible for allogeneic stem cell transplantation because of the severity of the disease and significant transplant-related morbidity. We exploited peripheral CD34+ cells, known to circulate…

【主题与分类】

主题标签:Gene Therapy、Hematopoietic Stem Cell、Lentiviral Vector、Osteopetrosis。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/xfhztptmps/1

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源站:http://doi.org/10.17632/xfhztptmps.1

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    • 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

该数据集来源于一项关于TCIRG1基因缺陷导致常染色体隐性骨石化症的基因治疗研究。数据集包含从TCIRG1缺陷患者外周血中分离的CD34+细胞(循环造血干/祖细胞)的转录组学数据、表型分析数据以及体外扩增实验数据。研究采用UM171为基础的体外扩增技术结合慢病毒载体基因转移(使用磷酸甘油酸启动子表达TCIRG1),评估了扩增后细胞的长期植入能力和多系重建潜力。数据来源为患者外周血样本,通过流式细胞术、RNA测序和体外分化实验构建。主要研究方向为开发基于自体基因校正造血干细胞的治疗方法,用于治疗骨髓纤维化等骨骼疾病。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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