慢性骨髓增殖性疾病中的分子变化与生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性骨髓增殖性疾病(CMPD)的分子变化与生物标志物,涵盖真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和特发性骨髓纤维化(IMF)三类克隆性肿瘤性疾病,并涉及中性粒细胞相关指标

National Institutes of Health Clinical Center (CC)National Institutes of Health Clinical Center (CC)
clinicaltrials
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基因组分类Polycythemia VeraEssential ThrombocytosisIdiopathic MyelofibrosisNeutrophilsChronic Myeloproliferative Disorders
Molecular Changes and Biomarkers in Chronic Myeloproliferative Disorders

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

慢性骨髓增殖性疾病中的分子变化与生物标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性骨髓增殖性疾病(CMPD)的分子变化与生物标志物,涵盖真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和特发性骨髓纤维化(IMF)三类克隆性肿瘤性疾病,并涉及中性粒细胞相关指标。源站描述指出 JAK2 V617F 突变在 PV、ET 和 IMF 患者中分别占 76%~97%、29%~57% 和 50%,该突变赋予 JAK2 蛋白组成性活性,在这些疾病的病理生物学中起重要作用,但并非所有患者均携带该突变。数据可用于研究 CMPD 的分子机制、生物标志物识别及疾病分型等方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、特发性骨髓纤维化、中性粒细胞、慢性骨髓增殖性疾病。三种主要的慢性骨髓增殖性疾病为真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和特发性骨髓纤维化(IMF)。这些是以一种或多种造血谱系增殖为特征的克隆性肿瘤性疾病。近期发现,Janus 激酶 2(JAK2)基因突变导致 JAK2 蛋白第 617 位缬氨酸被苯丙氨酸取代,即 JAK2 V617F,在 76% 至 97% 的 PV 患者、29% 至 57% 的 ET 患者和 50% 的 IMF 患者中可检出。该突变赋予 JAK2 蛋白组成性活性,似乎在这些疾病的病理生物学中发挥重要作用。然而,并非所有骨髓增殖性疾病患者均携带该突变,且该突变可能不

【主题与分类】

主题标签:Polycythemia Vera、Essential Thrombocytosis、Idiopathic Myelofibrosis、Neutrophils、Chronic Myeloproliferative Disorders。本站分类:血液与淋巴系统疾病/骨髓增殖性疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00433862

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    • 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

疾病:真性红细胞增多症、原发性血小板增多症、特发性骨髓纤维化、中性粒细胞、慢性骨髓增殖性疾病。三种主要的慢性骨髓增殖性疾病为真性红细胞增多症(PV)、原发性血小板增多症(ET)和特发性骨髓纤维化(IMF)。这些疾病属于克隆性肿瘤性疾病,特征为一个或多个造血谱系的增殖。近年来发现,Janus激酶2(JAK2)基因突变导致JAK2蛋白第617位缬氨酸被苯丙氨酸取代(JAK2 V617F),该突变在76%至97%的PV患者、29%至57%的ET患者及50%的IMF患者中被检出。此突变使JAK2蛋白获得组成性活性,似乎在这些疾病的病理生物学中发挥重要作用。然而,并非所有骨髓增殖性疾病患者均携带此突变,且该突变可能并非这些疾病的主要病因。本前瞻性自然病史研究的主要目标是探究携带JAK2 V617F的患者群体与不携带该突变的患者群体中这些疾病的分子基础。

第二个目标是确定PV及其他骨髓增殖性疾病的生物标志物,这些标志物比JAK2 V617F更易于检测。预计将在3年内对约150名骨髓增殖性疾病患者进行研究。研究将涉及从每位受试者采集40 mL至50 mL外周血。血液将用于评估中性粒细胞基因和蛋白质表达、基因多态性以及血浆蛋白水平。

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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