脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱分析:胶质母细胞瘤溶瘤病毒临床试验 [mRNA-Seq]
该数据集来自一项针对胶质母细胞瘤的溶瘤病毒Ad-TD-nsIL-12临床试验,采集患者不同时间点的脑脊液和肿瘤组织,分析脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱与表达谱
![GSE205590: Genome-wide analysis of circulating tumor DNA methylation profiles in cerebrospinal fluid: a clinical trial of oncolytic virus for glioblastoma [mRNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/81823.jpg)
基本信息
资源简介
脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱分析:胶质母细胞瘤溶瘤病毒临床试验 [mRNA-Seq]
Genome-wide analysis of circulating tumor DNA methylation profiles in cerebrospinal fluid: a clinical trial of oncolytic virus for glioblastoma [mRNA-Seq]
该数据集来自一项针对胶质母细胞瘤的溶瘤病毒Ad-TD-nsIL-12临床试验,采集患者不同时间点的脑脊液和肿瘤组织,分析脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱与表达谱。数据包含1个文件GSE205590_series_matrix.txt.gz,基于高通量测序表达谱,物种为人(9606),平台GPL24676。研究通过Lasso Cox回归和Cox回归筛选差异基因,并利用CIBERSORT评估TCGA数据集中胶质瘤免疫细胞浸润丰度,分析枢纽基因在诊断、预后及免疫细胞相关性中的作用。可用于胶质母细胞瘤的分子标志物挖掘、预后预测及免疫微环境研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jun 07 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统(CNS)常见的恶性肿瘤,预后差,生存期短。一种新型溶瘤病毒Ad-TD-nsIL-12在临床前研究中显示出良好的抗肿瘤特性。然而,Ad-TD-nsIL-12治疗GBM仍存在空白。方法:我们收集了注射Ad-TD-nsIL-12患者不同时间的脑脊液(CSF)和肿瘤组织,并分析了CSF循环肿瘤DNA(ctDNA)甲基化谱和表达谱。通过Lasso Cox回归分析和Cox回归分析筛选差异基因。使用CIBERSORT算法评估TCGA数据集中胶质瘤免疫细胞浸润的丰度。使用R软件、SPSS软件和Graphpad Pris分析枢纽基因在诊断、预后和免疫细胞相关性中的作用。
【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:GPL24676、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=GSE205590
【使用注意】
· 源站最后修改于 Dec 01 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统(CNS)常见的恶性肿瘤,预后差,生存期短。一种新型肿瘤裂解病毒Ad-TD-nsIL-12在临床前研究中已显示出良好的抗肿瘤特性。然而,Ad-TD-nsIL-12治疗GBM仍存在空白。方法:我们收集了注射Ad-TD-nsIL-12后不同时间点患者的脑脊液(CSF)和肿瘤组织,并分析了CSF循环肿瘤DNA(ctDNA)甲基化谱和表达谱。通过Lasso Cox回归分析和Cox回归分析筛选差异基因。使用CIBERSORT算法评估TCGA数据集中胶质瘤免疫细胞浸润的丰度。使用R软件、SPSS软件和Graphpad Prism分析枢纽基因在诊断、预后和免疫细胞相关性中的作用。结果:通过观察不同样本中甲基化水平的趋势,注射Ad-TD-nsIL-12后,3631个差异甲基化区域(DMRs)上调,497个DMRs下调,这些DMRs在70-82天内恢复了其甲基化水平。
结合TCGA数据集,筛选出8个核心基因以构建诊断和预后模型。核心基因与免疫细胞之间存在显著相关性。结论:本研究分析了Ad-TD-nsIL-12对GBM的近似治疗浓度、剂量和周期,揭示了脑脊液中的核心基因可作为GBM诊断和预后的生物标志物,并大胆推测了核心基因对Ad-TD-nsIL-12免疫机制的影响。
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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公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




