髓母细胞瘤多组学分析:蛋白质组与N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变 [甲基化2]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为髓母细胞瘤多组学分析,聚焦蛋白质组与 N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变,本次为甲基化数据部分
![GSE243768: Multiomic profiling of medulloblastoma reveals subtype-specific targetable alterations at the proteome and N-glycan level [methylation 2]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/87553.jpg)
基本信息
资源简介
髓母细胞瘤多组学分析:蛋白质组与N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变 [甲基化2]
Multiomic profiling of medulloblastoma reveals subtype-specific targetable alterations at the proteome and N-glycan level [methylation 2]
该数据集来自 NCBI GEO,标题为髓母细胞瘤多组学分析,聚焦蛋白质组与 N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变,本次为甲基化数据部分。源站描述显示,研究整合了 167 例髓母细胞瘤的蛋白质组、DNA 甲基化与 N-糖链数据,识别出六种蛋白质组亚型,并归入转录/翻译与突触/免疫两类分子程序。数据可用于探索髓母细胞瘤亚型在 DNA 甲基化层面的保守性,以及侵袭性与预后良好亚型在蛋白质丰度和 N-糖链代谢相关复合物上的差异(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Sep 21 202。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):髓母细胞瘤(MBs)是恶性儿童脑肿瘤,在分子和临床上高度异质。为了揭示具有表型相关性的 MB 亚型,我们汇编了 167 例 MBs 的协调蛋白质组数据集,并将结果与 DNA 甲基化和 N-糖组数据整合。出现了六个蛋白质组 MB 亚型,可归入两个主要分子程序:转录/翻译(pSHHt、pWNT 和 pGroup3-Myc),以及突触/免疫过程(pSHHs、pGroup3 和 pGroup4)。多组学分析揭示了 MB 亚型间蛋白质组特征在 DNA 甲基化水平上的不同保守程度。侵袭性 pGroup3-Myc MBs 和预后良好的 pWNT MBs 在总体蛋白质组模式的聚类层级上最为相似,但在长春新碱耐药相关的多蛋白复合物 TriC/CCT 和 N-糖链周转相关的 fac 上表现出不同的蛋白质丰度
【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、GPL23976、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=GSE243768
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 16 202,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
髓母细胞瘤(MBs)是恶性儿童脑肿瘤,在分子和临床上高度异质。为了揭示具有表型相关性的MB亚型,我们汇编了167例MBs的统一蛋白质组数据集,并将发现与DNA甲基化和N-糖组数据整合。出现了六个蛋白质组MB亚型,可归入两个主要分子程序:转录/翻译(pSHHt、pWNT和pGroup3-Myc)以及突触/免疫过程(pSHHs、pGroup3和pGroup4)。多组学分析揭示了在DNA甲基化水平上,蛋白质组特征在MB亚型间具有不同的保守程度。侵袭性pGroup3-Myc MBs和预后良好的pWNT MBs在总体蛋白质组模式的聚类层级上最为相似,但在长春新碱耐药相关多蛋白复合物TriC/CCT以及N-聚糖周转相关因子的蛋白质丰度上存在差异。N-糖组反映了蛋白质组亚型,复合平分型N-聚糖是pGroup3-Myc肿瘤的特征。
我们的研究结果揭示了髓母细胞瘤中新的可靶向改变,并为针对聚糖结构的潜在免疫疗法奠定了基础。为了在生物学上验证这些结果,我们进一步为29个样本生成了甲基化组和蛋白质组数据。
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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需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
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。




