髓母细胞瘤功能精准医学新治疗候选物鉴定(表达数据集)

髓母细胞瘤是儿童常见恶性脑肿瘤,存在至少四种分子特征和预后不同的亚组,但多数患者仍接受相似的手术、放疗和强化化疗。研究假设不同患者对治疗敏感性不同,基于肿瘤分子和细胞特征定制治疗可改善预后

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE151343: Functional precision medicine identifies new therapeutic candidates for medulloblastoma (expression dataset)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

髓母细胞瘤功能精准医学新治疗候选物鉴定(表达数据集)

Functional precision medicine identifies new therapeutic candidates for medulloblastoma (expression dataset)

该数据集来自 NCBI,标题为 Functional precision medicine identifies new therapeutic candidates for medulloblastoma (expression dataset),属于肿瘤/脑肿瘤分类。髓母细胞瘤是儿童常见恶性脑肿瘤,存在至少四种分子特征和预后不同的亚组,但多数患者仍接受相似的手术、放疗和强化化疗。研究假设不同患者对治疗敏感性不同,基于肿瘤分子和细胞特征定制治疗可改善预后。为此构建了原位患者来源异种移植(PDX)panel,并进行了 DNA 测序、基因表达谱分析和高通量药物筛选。数据集包含 1 个文件,样例为 GSE151343_series_ma。

【数据集背景】

源站首次发布:May 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):髓母细胞瘤(MB)是儿童最常见的恶性脑肿瘤之一。近期研究已鉴定出该疾病至少四种亚组,它们在分子特征和患者预后方面存在差异。尽管存在这种异质性,大多数 MB 患者仍接受相似的治疗,包括手术、放疗和强化化疗。虽然这些治疗延长了生存期,但许多患者仍死于该疾病,而幸存者则承受治疗带来的严重长期副作用。我们假设每位 MB 患者对不同治疗的敏感性不同,根据患者肿瘤的分子和细胞特征定制治疗将改善预后。为验证这一点,我们组装了一组原位患者来源异种移植(PDX),并对其进行了 DNA 测序、基因表达谱分析和高通量药物筛选。分析 D

【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:Expression profiling by array、GPL570、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=GSE151343

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 26 202,引用时请注意版本时效。

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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

髓母细胞瘤(MB)是儿童中最常见的恶性脑肿瘤之一。近期研究已确定该疾病至少存在四个亚组,它们在分子特征和患者预后方面各不相同。尽管存在这种异质性,大多数MB患者仍接受相似的治疗,包括手术、放疗和强化化疗。虽然这些治疗延长了生存期,但许多患者仍死于该疾病,而幸存者则承受着治疗带来的严重长期副作用。我们假设每位MB患者对不同的治疗敏感,根据患者肿瘤的分子和细胞特征来定制治疗将改善预后。为验证这一点,我们组建了一组原位患者来源异种移植瘤(PDX),并对其进行了DNA测序、基因表达谱分析和高通量药物筛选。DNA测序分析表明,大多数MB并不具有指向有效疗法的可操作突变。相比之下,基因表达和药物反应数据为每种肿瘤的潜在疗法提供了有价值的信息。

例如,药物筛选显示,放线菌素D——用于治疗肉瘤但很少用于MB——对代表第3组MB(该疾病最具侵袭性的形式)的PDX具有活性。最后,我们表明,肿瘤细胞的功能分析可在临床环境中用于识别比单独测序更多的治疗选项。这些研究表明,有可能摆脱一刀切的方法,开始针对每位患者采用对其肿瘤有效的疗法。

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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