IDH突变型1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤小鼠模型 [sample_049-60]

数据基于高通量测序表达谱分析,涉及 IDH 突变型 1p/19q 共缺失少突胶质细胞瘤的小鼠模型,可用于研究该肿瘤的基因型相关表型、代谢与转录变化,以及少突胶质细胞分化偏向等(来源 NCBI)

geo
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基因组分类GPL3429010090
GSE326991: Murine modeling of IDH-mutant 1p/19q-codeleted oligodendroglioma reveals genotype-specific phenotypes [sample_049-60]

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

IDH突变型1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤小鼠模型 [sample_049-60]

Murine modeling of IDH-mutant 1p/19q-codeleted oligodendroglioma reveals genotype-specific phenotypes [sample_049-60]

该数据集来自 NCBI GEO,标题为 Murine modeling of IDH-mutant 1p/19q-codeleted oligodendroglioma reveals genotype-specific phenotypes [sample_049-60],属于肿瘤/脑肿瘤分类,包含 1 个文件 GSE326991_series_matrix.txt.gz。数据基于高通量测序表达谱分析,涉及 IDH 突变型 1p/19q 共缺失少突胶质细胞瘤的小鼠模型,可用于研究该肿瘤的基因型相关表型、代谢与转录变化,以及少突胶质细胞分化偏向等(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 03 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):少突胶质细胞瘤是一种原发性中枢神经系统肿瘤,根据是否存在异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变和 1p/19q 共缺失进行分类。在此,我们描述了利用子宫内电穿孔技术生成 IDH 突变型 1p/19q 共缺失少突胶质细胞瘤小鼠模型的过程。我们确定 IDH1R132H、PIK3CAE545K、CicKO、Fubp1KO 和 Cdkn2aKO 是最佳组合(称为 OligoCdkn2a),可驱动完全外显的肿瘤,其组织学上类似于人类 II/III 级 IDH 突变型、1p/19q 共缺失少突胶质细胞瘤。在该小鼠模型中,用 Trp53 缺失替换 Cdkn2a 使肿瘤组织学转向高级别星形细胞瘤。OligoCdkn2a 肿瘤显示出与 IDH 和 CIC 突变相关的代谢和转录变化,单细胞测序发现与 IDH 野生型胶质母细胞瘤小鼠模型相比,其偏向少突胶质细胞分化。OligoCdkn2a 肿瘤

【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:GPL34290、10090。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=GSE326991

【使用注意】

· 源站最后修改于 Apr 16 202,引用时请注意版本时效。

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

少突胶质细胞瘤是一种原发性中枢神经系统肿瘤,根据异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变和1p/19q共缺失进行分类。在此,我们描述了利用子宫内电穿孔技术生成IDH突变型1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤小鼠模型的方法。我们确定了IDH1R132H、PIK3CAE545K、CicKO、Fubp1KO和Cdkn2aKO为最佳组合(称为OligoCdkn2a),能够驱动完全外显的肿瘤,其组织学特征类似于人类II/III级IDH突变型、1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤。在该小鼠模型中,用Trp53缺失替代Cdkn2a使肿瘤组织学转向高级别星形细胞瘤。OligoCdkn2a肿瘤显示出与IDH和CIC突变相关的代谢和转录变化,单细胞测序鉴定出与IDH野生型胶质母细胞瘤小鼠模型相比,其偏向于少突胶质细胞分化。OligoCdkn2a肿瘤代表了首个重现人类IDH突变型1p/19q共缺失少突胶质细胞瘤遗传、组织学和转录特征的小鼠模型系统,为进一步剖析肿瘤生物学和测试新的治疗策略提供了一个平台。

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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