儿童胶质母细胞瘤中组蛋白H3.3驱动突变与染色质重塑基因研究

该数据集来自omicsdi.org,聚焦儿童胶质母细胞瘤(GBM)的基因组学研究。源站描述显示,研究对48例儿童GBM样本进行外显子组测序,发现44%的肿瘤存在H3.3-ATRX-DAXX染色质重塑通路体细胞突变,31%的肿瘤携带H3F3A基因复发突变,导致组蛋白尾部关键位点氨基酸替换

omicsdi
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基因组分类Genomics
Driver mutations in histone H3.3 and chromatin remodelling genes in paediatric glioblastoma

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

儿童胶质母细胞瘤中组蛋白H3.3驱动突变与染色质重塑基因研究

该数据集来自omicsdi.org,聚焦儿童胶质母细胞瘤(GBM)的基因组学研究。源站描述显示,研究对48例儿童GBM样本进行外显子组测序,发现44%的肿瘤存在H3.3-ATRX-DAXX染色质重塑通路体细胞突变,31%的肿瘤携带H3F3A基因复发突变,导致组蛋白尾部关键位点氨基酸替换。数据可用于探索儿童与成人GBM的遗传差异及染色质重塑通路在肿瘤发生中的作用(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多形性胶质母细胞瘤(GBM)是一种在成人和儿童中均致命的脑肿瘤。然而,DNA拷贝数和基因表达特征表明成人与儿童病例之间存在差异。为探究这种差异背后的遗传事件,我们对48例儿童GBM样本进行了外显子组测序。在44%的肿瘤(21/48)中鉴定出H3.3-ATRX-DAXX染色质重塑通路的体细胞突变。在31%的肿瘤中观察到编码复制非依赖性组蛋白3变体H3.3的H3F3A基因的复发突变,并导致组蛋白尾部两个关键位置(K27M、G34R/G34V)的氨基酸替换,这些位置参与关键的调控性翻译后修饰。ATRX(α-地中海贫血/智力障碍综合征X连锁)和DAXX(死亡结构域相关蛋白)的突变,这两个基因编码染色质重塑复合物的两个亚基,该复合物是……所必需的

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001000226

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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

多形性胶质母细胞瘤(GBM)是成人和儿童中一种致命的脑肿瘤。然而,DNA拷贝数和基因表达特征表明成人与儿童病例之间存在差异。为了探究这一区别背后的遗传事件,我们对48例儿童GBM样本的外显子组进行了测序。在44%的肿瘤(21/48)中发现了H3.3-ATRX-DAXX染色质重塑通路中的体细胞突变。在31%的肿瘤中观察到编码复制非依赖性组蛋白3变体H3.3的H3F3A基因存在复发性突变,这些突变导致组蛋白尾部两个关键位置(K27M、G34R/G34V)的氨基酸替换,这两个位置参与关键的调控性翻译后修饰。ATRX(α-地中海贫血/智力障碍综合征X连锁)和DAXX(死亡结构域相关蛋白)编码一种染色质重塑复合物的两个亚基,该复合物是H3.3在着丝粒周围异染色质和端粒处掺入所必需的;总体上在31%的样本中鉴定到这两个基因的突变,而在携带G34R或G34V H3.3突变的肿瘤中则100%存在突变。在所有病例中,54%鉴定到体细胞TP53突变;在伴有H3F3A和/或ATRX突变的样本中,该比例为86%。

对涵盖不同级别和组织学类型的大型胶质瘤队列(n=784)进行筛查显示,H3F3A突变对GBM具有特异性,并且在儿童和年轻成人中高度流行。此外,H3F3A/ATRX-DAXX/TP53突变的存在与端粒替代延长及特定基因表达谱强烈相关。据我们所知,这是首次报道强调人类调节性组蛋白中的复发性突变,我们的数据表明染色质结构的缺陷是儿童和年轻成人GBM发病机制的基础。

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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