儿童高级别胶质瘤新型致癌PDGFRA突变数据集
该数据集来自NCBI GEO,标题为儿童高级别胶质瘤中新型致癌PDGFRA突变研究。源站描述显示,研究对儿童高级别胶质瘤(HGG)队列的PDGFRA全部编码外显子进行测序,在非脑干儿童HGG中检出14.4%(13/90)的体细胞激活突变,在DIPG中检出4.7%(2/43),包括错义突变及未报道过的

基本信息
资源简介
儿童高级别胶质瘤新型致癌PDGFRA突变数据集
Novel Oncogenic PDGFRA Mutations in Pediatric High-Grade Gliomas
该数据集来自NCBI GEO,标题为儿童高级别胶质瘤中新型致癌PDGFRA突变研究。源站描述显示,研究对儿童高级别胶质瘤(HGG)队列的PDGFRA全部编码外显子进行测序,在非脑干儿童HGG中检出14.4%(13/90)的体细胞激活突变,在DIPG中检出4.7%(2/43),包括错义突变及未报道过的框内缺失和插入,且40%的突变肿瘤同时存在扩增。数据含1个文件(GSE46190_series_matrix.txt.gz),主题标签涉及表达谱芯片(GPL11180)。可用于儿童HGG与DIPG的PDGFRA突变分析及相关表达谱研究(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Apr 18 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):儿童高级别胶质瘤(HGG)患者的预后仍然很差,两年生存率仅为10-30%。约一半的儿童HGG为弥漫性内生型脑桥胶质瘤(DIPG),这是一种几乎仅发生于儿童中的脑干肿瘤。既往的全基因组拷贝数失衡分析显示,血小板衍生生长因子受体α(PDGFRA)是儿童HGG中局灶性扩增最常见的靶点。为了确定PDGFRA是否也受到拷贝数分析无法检测的更细微突变的靶向,我们对一组儿童HGG队列的PDGFRA全部编码外显子进行了测序。在14.4%(13/90)的非脑干儿童HGG和4.7%(2/43)的DIPG中鉴定出体细胞激活突变,包括错义突变以及此前未描述的框内缺失和插入。40%的突变肿瘤同时存在扩增
【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:Expression profiling by array、GPL11180、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=GSE46190
【使用注意】
· 源站最后修改于 Aug 06 201,引用时请注意版本时效。
下载信息
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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE46190
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
儿童高级别胶质瘤(HGG)的预后仍然严峻,两年生存率仅为10-30%。大约一半的儿童HGG为弥漫性内生性脑桥胶质瘤(DIPG),这是一种几乎 exclusively 发生于儿童中的脑干肿瘤。先前对拷贝数失衡的全基因组分析显示,血小板衍生生长因子受体α(PDGFRA)是儿童HGG中局灶性扩增最常见的靶点。为了确定PDGFRA是否也受到拷贝数分析未能检测到的更细微突变的靶向作用,我们对一组儿童HGG样本中的所有PDGFRA编码外显子进行了测序。在14.4%(13/90)的非脑干儿童HGG和4.7%(2/43)的DIPG中鉴定出体细胞激活突变,包括错义突变以及先前未描述过的框内缺失和插入。40%的突变肿瘤显示同时存在扩增,而60%携带杂合突变。影响不同结构域的六种不同突变均导致不依赖配体的受体激活,而这种激活可被PDGFR的小分子抑制剂所阻断。
突变体在p53缺失的原代小鼠星形胶质细胞中的表达在体外赋予了增殖优势,并在植入大脑后以完全外显率在体内生成了HGG。基因表达特征反映了人类弥漫性HGG的谱系。PDGFRA基因第8和第9外显子的基因内缺失先前已在成人HGG中显示,但在83例非脑干儿童HGG和57例DIPG中未检测到。因此,一种独特的突变谱赋予了儿童HGG中PDGFRα组成型受体激活和致癌活性。
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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