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

基本信息
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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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
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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