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 [RNA-Seq]

源站描述显示,研究整合了167例MB的蛋白质组、DNA甲基化和N-糖组数据,鉴定出六种蛋白质组亚型,归为转录/翻译和突触/免疫两大分子程序,并揭示不同亚型在DNA甲基化层面对蛋白质组特征的保守程度不同,以及pGroup3-Myc与pWNT在TriC/CCT复合物和N-糖链周转相关蛋白丰度上的差异

geo
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基因组分类GPL301739606
GSE243795: Multiomic profiling of medulloblastoma reveals subtype-specific targetable alterations at the proteome and N-glycan level [RNA-Seq]

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 [RNA-Seq]

Multiomic profiling of medulloblastoma reveals subtype-specific targetable alterations at the proteome and N-glycan level [RNA-Seq]

该数据集为髓母细胞瘤(MB)的多组学研究中的RNA-Seq部分,来源于NCBI GEO,包含1个文件(GSE243795_series_matrix.txt.gz)。源站描述显示,研究整合了167例MB的蛋白质组、DNA甲基化和N-糖组数据,鉴定出六种蛋白质组亚型,归为转录/翻译和突触/免疫两大分子程序,并揭示不同亚型在DNA甲基化层面对蛋白质组特征的保守程度不同,以及pGroup3-Myc与pWNT在TriC/CCT复合物和N-糖链周转相关蛋白丰度上的差异。该数据可用于髓母细胞瘤分子亚型的分类与多组学整合分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Sep 22 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):髓母细胞瘤(MB)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MB的协调蛋白质组数据集,并将发现与DNA甲基化和N-糖组数据整合。出现了六种蛋白质组MB亚型,可归为两个主要分子程序:转录/翻译(pSHHt、pWNT和pGroup3-Myc)和突触/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 MB和预后良好的pWNT MB在整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以及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:GPL30173、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=GSE243795

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 23 202,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(MBs)是恶性儿童脑肿瘤,在分子和临床上具有高度异质性。为了揭示具有表型相关性的MB亚型,我们汇编了167例MB的统一蛋白质组数据集,并将研究结果与DNA甲基化和N-糖组数据进行了整合。出现了六个蛋白质组MB亚型,可归属于两大分子程序: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在整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,复杂平分型N-聚糖是pGroup3-Myc肿瘤的特征。我们的结果揭示了MB中新的可靶向改变,并为针对糖链结构的潜在免疫疗法奠定了基础。

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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