促纤维增生性黏液样肿瘤甲基化谱

该数据集为GSE138221,包含促纤维增生性黏液样肿瘤的甲基化谱数据,使用HumanMethylation450芯片对经甲醛固定石蜡包埋的肿瘤样本进行检测

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医学影像分类GPL135349606
GSE138221: Methylation profiling of Desmoplastic myxoid tumor

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

促纤维增生性黏液样肿瘤甲基化谱

Methylation profiling of Desmoplastic myxoid tumor

该数据集为GSE138221,包含促纤维增生性黏液样肿瘤的甲基化谱数据,使用HumanMethylation450芯片对经甲醛固定石蜡包埋的肿瘤样本进行检测。样本来自7例SMARCB1缺陷的颅内肿瘤患者(4女3男,中位年龄40岁),肿瘤均位于松果体区,组织学显示梭形和上皮样细胞嵌入促纤维增生间质中,伴不同程度黏液样基质,所有病例均显示核SMARCB1/INI1蛋白表达缺失。数据可用于研究该类肿瘤的甲基化特征及分子分类(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 30 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤(ATRT)是一种主要发生于婴儿的高度恶性脑肿瘤。SMARCB1基因突变是其特征性遗传病变。我们描述了一系列SMARCB1缺陷的颅内肿瘤,它们具有独特的临床、组织病理学和分子特征。四名女性和三名男性的中位年龄为40岁(范围:15-61岁)。所有肿瘤均位于松果体区。组织病理学上,这些肿瘤显示梭形和上皮样细胞嵌入促纤维增生性间质中,与不同程度的疏松黏液样基质交替。所有病例均显示核SMARCB1/INI1蛋白表达缺失。从甲醛固定石蜡包埋的肿瘤样本中提取DNA后,使用制造商提供的标准方案进行纯化和亚硫酸氢盐转化,所有样本均使用HumanMethylation450进行分析

【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: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=GSE138221

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 13 202,引用时请注意版本时效。

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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

非典型畸胎样/横纹肌样瘤(ATRT)是一种高度恶性的脑肿瘤,主要发生于婴儿。SMARCB1基因突变是其特征性遗传学病变。我们对一系列SMARCB1缺陷的颅内肿瘤进行了特征分析,这些肿瘤具有独特的临床、组织病理学和分子学特征。4例女性和3例男性的中位年龄为40岁(范围:15-61岁)。所有肿瘤均位于松果体区。组织病理学上,这些肿瘤显示梭形和上皮样细胞嵌入促纤维增生性间质中,并与程度不等的疏松黏液样基质交替分布。所有病例均显示细胞核SMARCB1/INI1蛋白表达缺失。从福尔马林固定石蜡包埋的肿瘤样本中提取DNA后,使用制造商提供的标准方案进行纯化和亚硫酸氢盐转化,所有样本均使用HumanMethylation450 BeadChip芯片或MethylationEPIC BeadChip芯片(Illumina公司,加利福尼亚州圣迭戈)进行分析。6份样本通过初始质量控制并进一步分析。大多数DNA甲基化谱无法使用海德堡脑肿瘤分类器(版本v11b4)进行分类。

然而,在无监督t-SNE分析和层次聚类分析中,所有肿瘤紧密聚集在一起,并与ATRT-MYC显示出相似性。

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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