儿童高级别胶质瘤综合图谱

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦儿童高级别胶质瘤(pHGG),包含 38 例福尔马林固定石蜡包埋样本的 244k oligo array 比较基因组杂交数据,其中 13 例为 DIPG

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Comprehensive Mapping of Paediatric High Grade Glioma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

儿童高级别胶质瘤综合图谱

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦儿童高级别胶质瘤(pHGG),包含 38 例福尔马林固定石蜡包埋样本的 244k oligo array 比较基因组杂交数据,其中 13 例为 DIPG。数据揭示了与成人 HGG 不同的拷贝数变异模式,如 1q 获得和 8p12 纯合缺失,并确认了 ADAM3A 基因的纯合缺失。该数据可用于研究 pHGG 的基因组特征、与成人胶质瘤的差异以及 ADAM3A 缺失的生物学意义(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):总体而言,儿童高级别胶质瘤(pHGG)预后较差,部分原因是缺乏对其潜在生物学的了解。因此,我们使用高分辨率 244k oligo array 比较基因组杂交(oligo aCGH)(Agilent Technologies)分析了 38 例福尔马林固定石蜡包埋的 pHGG 样本的 DNA,其中包括 13 例 DIPG(十例治疗前样本和三例尸检样本)。获得和缺失的模式与成人 HGG 中观察到的不同。特别是,我们在 22% 的队列中发现了 1q 获得,而成人中为 9%。在 6/38(15%)的 pHGG 中观察到 8p12 纯合缺失。该缺失此前未在成人或儿童高级别胶质瘤中报道过。最小缺失区域为 ADAM3A 基因,ADAM3A 的纯合缺失通过定量实时 PCR(qPCR)得到确认。pHGG 中这种新的 ADAM3A 纯合缺失值得进一步

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-21420

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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

总体而言,儿童高级别胶质瘤(pHGG)预后较差,部分原因在于对其潜在生物学机制的认识不足。因此,我们采用高分辨率244k寡核苷酸阵列比较基因组杂交技术(oligo aCGH)(Agilent Technologies),对38例福尔马林固定石蜡包埋的pHGG样本的DNA进行了分析,其中包括13例DIPG(10例治疗前样本和3例尸检样本)。其增益与缺失模式与成人HGG中所见明显不同。特别是,我们在22%的队列中发现了1q增益,而成人中为9%。在6/38(15%)的pHGG中观察到8p12纯合缺失。该缺失此前在成人或儿童高级别胶质瘤中均未见报道。最小缺失区域为ADAM3A基因,ADAM3A的纯合缺失经定量实时PCR(qPCR)证实。pHGG中这一新型ADAM3A纯合缺失值得进一步研究。通过oligo aCGH在4/38(10%)样本中发现CDKN2A/CDKN2B缺失,并经TMA上的FISH证实,且仅限于幕上肿瘤。

在8%的病例中检测到4q11-13区域扩增,包括PDGFRA和KIT,随后的qPCR分析结果与PDGFRA扩增一致。在2/38份样本(5%)中观察到MYCN扩增,并显示与间变性星形细胞瘤显著相关(p=0.03)。总体而言,DIPG与幕上HGG具有相似的改变谱,但存在一些显著差异,包括17p缺失和14q缺失的高频率以及CDKN2A/CDKN2B缺失的缺乏。据我们所知,本研究是迄今为止使用高通量遗传技术检查的最大DIPG队列。通过Agilent 244K array CGH分析了38份高级别胶质瘤样本,包括13份DIPG(十份治疗前样本和三份尸检样本)。样本BSG 1、2、3、5、6、7、8、9、10和11是十份治疗前DIPG样本。样本BSG 4、12和13是三份治疗后DIPG样本。

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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