弥漫性内生性脑桥胶质瘤Affymetrix SNP芯片数据

该数据集为弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的Affymetrix SNP芯片数据,包含11例样本(9例尸检样本和2例治疗前手术样本),采用250k或6.0 SNP芯片进行高分辨率DNA微阵列分析

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基因组Genome variation profiling by SNP arrayGPL37189606
GSE18828: Affymetrix SNP array data for Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

弥漫性内生性脑桥胶质瘤Affymetrix SNP芯片数据

Affymetrix SNP array data for Diffuse Intrinsic Pontine Glioma

该数据集为弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)的Affymetrix SNP芯片数据,包含11例样本(9例尸检样本和2例治疗前手术样本),采用250k或6.0 SNP芯片进行高分辨率DNA微阵列分析。数据可用于研究DIPG的基因组变异特征,支持肿瘤生物学探索及潜在治疗靶点发现(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 30 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)是儿童恶性肿瘤中最具破坏性的类型之一,目前尚无有效疗法。治疗试验失败的一个主要原因是假设儿童脑干肿瘤的生物学特性与成人大脑高级别胶质瘤相同。为了更好地开发针对这些儿童疾病更特异的药物,需要更深入地了解DIPG本身的生物学特性。在此,我们通过对一系列DIPG进行首个高分辨率基于SNP的DNA微阵列分析来弥补这一知识空白。将11例样本(9例尸检样本和2例治疗前手术样本),这是迄今检测的最大系列,与Affymetrix SNP芯片(250k或6.0)杂交。该研究获得了我们机构(多伦多安大略省儿童医院)研究伦理委员会的批准。

【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:Genome variation profiling by SNP array、GPL3718、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=GSE18828

【使用注意】

· 源站最后修改于 Nov 27 201,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

弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG)是儿童恶性肿瘤中最具毁灭性的类型之一,目前尚无有效疗法。治疗试验失败的一个主要因素在于,人们假设儿童脑干肿瘤的生物学特性与成人大脑高级别胶质瘤完全相同。为了更好地开发针对这些儿童疾病更为特异性的药物,需要对DIPG本身的生物学有更深入的理解。在此,我们通过首次对一系列DIPG样本进行高分辨率基于SNP的DNA微阵列分析,来弥补这一知识空白。十一个样本(九个尸检样本和两个治疗前手术样本),这是迄今为止检测的最大系列,被杂交到Affymetrix SNP阵列(250k或6.0)上。该研究获得了我们机构(加拿大安大略省多伦多市病童医院)研究伦理委员会的批准。所有阵列发现均通过定量PCR、荧光原位杂交、免疫组化和/或微卫星分析进行了验证。对DIPG拷贝数改变的分析显示了与儿童幕上高级别星形细胞瘤不同的复发性变化。

36%的DIPG存在PDGFRA基因增益,且所有病例均显示PDGF-R-α表达。在3例中发现了PARP-1基因增益。通路分析显示,杂合性缺失的基因在DNA修复通路中富集。我们的数据提供了首个针对儿童DIPG的全面高分辨率基因组分析。我们发现PDGFR通路的反复涉及以及DNA修复通路的缺陷,加之PARP-1的增益,突显了两个潜在的、基于生物学的治疗靶点,专门针对这一毁灭性疾病。

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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