骨髓增生异常综合征来源间充质干细胞的功与基因组异常

该数据集来自omicsdi.org,聚焦骨髓增生异常综合征(MDS)患者骨髓来源的间充质干细胞(MSC)。研究纳入32例未经治疗的MDS病例,通过动力学研究、免疫表型分析、荧光原位杂交(FISH)和基于微阵列的比较基因组杂交(array-CGH)对MSC进行表征,发现MDS来源MSC达到融合的速率较

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Mesenchymal stem cells from myelodysplastic syndromes are functionally and genomically abnormal

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

骨髓增生异常综合征来源间充质干细胞的功与基因组异常

该数据集来自omicsdi.org,聚焦骨髓增生异常综合征(MDS)患者骨髓来源的间充质干细胞(MSC)。研究纳入32例未经治疗的MDS病例,通过动力学研究、免疫表型分析、荧光原位杂交(FISH)和基于微阵列的比较基因组杂交(array-CGH)对MSC进行表征,发现MDS来源MSC达到融合的速率较供者MSC慢,CD105和CD104抗原表达较低,array-CGH显示DNA基因组改变且证实非体细胞性,增益比缺失更常见。数据可用于探究MDS中MSC的功与基因组异常(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):骨髓增生异常综合征(MDS)是一组造血干细胞的克隆性疾病。间充质干细胞(MSC)是骨髓(BM)基质的祖细胞,参与MDS的病理生理过程。MDS患者MSC是否存在细胞遗传学异常尚有争议。本研究旨在通过动力学研究、免疫表型分析、荧光原位杂交(FISH)分析和基于微阵列的比较基因组杂交(array-CGH)遗传改变来表征MDS患者的BM来源MSC。研究纳入32例未经治疗的MDS病例。MDS来源MSC达到融合的速率较供者MSC慢,CD105和CD104的抗原表达也较低。Array-CGH研究显示DNA基因组改变,并被证明非体细胞性,增益比缺失更频繁。Array-CGH的结果为

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-10822

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数据说明

骨髓增生异常综合征(MDS)是一组造血干细胞的克隆性疾病。间充质干细胞(MSC)是骨髓(BM)基质的祖细胞,并参与MDS的病理生理过程。MDS患者MSC是否存在细胞遗传学异常尚存争议。本研究旨在通过动力学研究、免疫表型分析、荧光原位杂交(FISH)分析及基于微阵列的比较基因组杂交(array-CGH)检测遗传学改变,来表征MDS患者骨髓来源的MSC。研究共纳入32例未经治疗的MDS病例。MDS来源的MSC达到融合的速度慢于供者MSC,且CD105和CD104的抗原表达也较低。Array-CGH研究显示存在DNA基因组改变,但证实这些改变并非体细胞性,且增益比缺失更为常见。Array-CGH的结果经FISH证实。进行无监督层次聚类分析时,识别出两个聚类:其中一个包含5q-综合征患者,而另一个则包含其余MDS患者。

我们的结果首次表明,通过微阵列比较基因组杂交(array-CGH)和荧光原位杂交(FISH)评估,源自骨髓增生异常综合征(MDS)患者的间充质干细胞(MSC)存在基因组异常,其中一些异常与特定的MDS亚型特别相关。关键词:间充质细胞间的基因组比较。研究纳入了来自“新发”MDS的32份骨髓细胞样本,对应29名患者。男女比例为14/15,中位年龄为70岁(范围34-89岁)。MDS诊断依据外周血计数和形态学、骨髓形态学及细胞遗传学分析确立,并根据世界卫生组织(WHO)的提议进行分类。12名患者的特征总结于表1。有三名患者在研究中被纳入两次:分别在诊断为难治性贫血(RA)(病例2)和两例未分类MDS(病例29、30)时,以及在进展为RAEB-2(病例16、20和18)时。在此期间,除支持治疗外,他们均未接受其他治疗。

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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