IDH突变低级别胶质瘤DDR基因甲基化与RT或TMZ获益

该数据集来自EORTC 22033随机III期试验,包含120例IDH1或IDH2突变低级别胶质瘤患者,旨在通过DNA甲基化芯片分析DNA损伤反应(DDR)基因的甲基化谱,并评估其与放疗(RT)或替莫唑胺(TMZ)治疗进展无生存期(PFS)获益的关联

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基因组预测Methylation profiling by arrayGPL135349606
GSE104293: The methylome of DDR genes and benefit from RT or TMZ in IDH mutant low grade glioma treated in EORTC 22033

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

IDH突变低级别胶质瘤DDR基因甲基化与RT或TMZ获益

The methylome of DDR genes and benefit from RT or TMZ in IDH mutant low grade glioma treated in EORTC 22033

该数据集来自EORTC 22033随机III期试验,包含120例IDH1或IDH2突变低级别胶质瘤患者,旨在通过DNA甲基化芯片分析DNA损伤反应(DDR)基因的甲基化谱,并评估其与放疗(RT)或替莫唑胺(TMZ)治疗进展无生存期(PFS)获益的关联。数据覆盖DDR基因功能CpG位点,可用于探索预测治疗反应的分子标志物,支持风险调整治疗策略研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 26 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):低级别胶质瘤(LGG)WHO II级患者的治疗方式存在争议。总生存期根据分子和临床因素从2年到超过15年不等。因此,需要风险调整治疗以保护认知功能和生活质量。我们旨在确定预测放疗(RT)或替莫唑胺(TMZ)对无进展生存期获益的机制和相关分子标志物,研究对象为在随机III期试验EORTC 22033中治疗的120例异柠檬酸脱氢酶1或2(IDHmt)突变LGG患者。IDH突变是LGG的特征性标志,与CpG岛甲基化表型(CIMP)相关。鉴于本研究中的基因毒性治疗,我们确定了DNA损伤反应(DDR)基因的DNA甲基化组,并评估了与无进展生存期(PFS)的关联。我们鉴定了62个功能性CpG,对应24

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 0 B。

【主题与分类】

主题标签:Methylation profiling by array、GPL13534、9606。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE104293

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 20 202,引用时请注意版本时效。

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    • 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

世界卫生组织(WHO)II级低级别胶质瘤(LGG)患者的治疗方式存在争议。总生存期根据分子和临床因素的不同,范围从2年到超过15年不等。因此,需要风险调整治疗以保护认知功能和生活质量。我们旨在确定在随机III期试验EORTC 22033中接受治疗的120例异柠檬酸脱氢酶1或2(IDHmt)突变LGG患者中,预测从放疗(RT)或替莫唑胺(TMZ)中获益的无进展生存期的机制和相关分子标志物。IDH突变是LGG的特征性标志,与CpG岛甲基化表型(CIMP)相关。鉴于本研究中的基因毒性治疗,我们确定了DNA损伤反应(DDR)基因的DNA甲基化组,并评估了其与无进展生存期(PFS)的关联。我们在来自癌症基因组图谱的多维LGG数据集中,识别出对应于410个DDR基因中24个基因的62个功能性CpG。尽管研究效力较低,模拟结果表明,与4个基因相关的7个CpG可能预测EORTC 22033中的PFS。

最有趣的是,其中两个CpG位点对应于MGMT,并且由MGMT-STP27分类器中所使用的2个探针组成。甲基化程度对TMZ组的PFS具有预测性,但对RT组则不然。根据几个独立的LGG数据集,与少突胶质细胞瘤在很大程度上重叠的IDHmt且1p和19q共缺失的LGG,其MGMT甲基化程度高于IDHmt非共缺失肿瘤。这与TMZ组中共缺失患者相比非共缺失患者具有更好的PFS相一致,而在RT组中未观察到差异。

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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