弥漫大B细胞淋巴瘤亚群中的大规模转录扰动
该数据集包含364例弥漫大B细胞淋巴瘤及相关B细胞淋巴瘤的转录组数据，通过相关基因集分析方法识别出三类不同的肿瘤表达谱，涉及增殖、基质免疫反应及低激活表型，重点揭示了表观遗传调控基因在代谢与生物合成通路中的大规模扰动，主要用于淋巴瘤的分子分型、发病机制探索及潜在治疗靶点研究。
基本信息
资源简介
该数据集基于364例弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）及相关成熟侵袭性B细胞淋巴瘤（非伯基特淋巴瘤）的转录组数据，利用作者开发的“相关基因集分析（CGSA）”方法，识别出三种不同的肿瘤表达谱。其中第一类表现为高增殖相关基因表达，第二类呈现基质和免疫反应表型，这两类均显示出涉及氧化磷酸化、能量代谢和核苷生物合成等表观遗传调控基因的大规模激活；第三类则显示与正常B细胞类似的低全局基因激活水平。该研究揭示了DLBCL在代谢和生物合成相关的大规模基因激活水平上的新复杂性，为淋巴瘤的分子分型、发病机制及潜在治疗靶点研究提供了重要数据支持。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE43677
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集基于364例弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）及相关成熟侵袭性B细胞淋巴瘤（非伯基特淋巴瘤）的转录组数据，利用作者开发的“相关基因集分析（CGSA）”方法，识别出三种不同的肿瘤表达谱。其中第一类表现为高增殖相关基因表达，第二类呈现基质和免疫反应表型，这两类均显示出涉及氧化磷酸化、能量代谢和核苷生物合成等表观遗传调控基因的大规模激活；第三类则显示与正常B细胞类似的低全局基因激活水平。该研究揭示了DLBCL在代谢和生物合成相关的大规模基因激活水平上的新复杂性，为淋巴瘤的分子分型、发病机制及潜在治疗靶点研究提供了重要数据支持。
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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