GSE65132:整合基因组学在原发性儿童胚胎性肿瘤中识别出新的AT/RT样但INI1阳性脑肿瘤亚型
该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件(GSE65132_series_matrix.txt.gz),针对儿童胚胎性脑肿瘤(包括髓母细胞瘤、原始神经外胚层肿瘤和非典型畸胎样/横纹肌样瘤)的基因表达谱

基本信息
资源简介
GSE65132:整合基因组学在原发性儿童胚胎性肿瘤中识别出新的AT/RT样但INI1阳性脑肿瘤亚型
Integrated genomics identifies a new AT/RT-like yet INI1-positive brain tumor subtype among primary pediatric embryonal tumors
该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件(GSE65132_series_matrix.txt.gz),针对儿童胚胎性脑肿瘤(包括髓母细胞瘤、原始神经外胚层肿瘤和非典型畸胎样/横纹肌样瘤)的基因表达谱。研究关注临床中观察到的INI1免疫反应阳性的AT/RT样肿瘤,旨在通过整合基因组学区分AT/RT与PNET/MB,并识别新的肿瘤亚型。数据可用于脑肿瘤分子分型与分类模型构建(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Jan 21 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):儿童胚胎性脑肿瘤(PEBT)包括髓母细胞瘤(MB)、原始神经外胚层肿瘤(PNET)和非典型畸胎样/横纹肌样瘤(AT/RT),是儿童脑肿瘤中第二常见的儿童肿瘤类型。AT/RT高度恶性,常被误诊为MB和PNET。区分AT/RT与PNET/MB具有临床意义,因为AT/RT患者的生存率低得多。AT/RT的诊断主要依赖形态学评估和对少数已知标志物的免疫组织化学(IHC)染色,例如INI1蛋白表达缺失。然而,在我们的临床实践中,我们观察到若干AT/RT样肿瘤,它们符合AT/RT诊断的组织病理学和所有其他生物标志物标准,但仍显示保留的INI1免疫反应性。近期研究也报道了在某些已诊断的AT中保留的INI1免疫反应性
【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、GPL570、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=GSE65132
【使用注意】
· 源站最后修改于 Mar 25 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
儿童胚胎性脑肿瘤(PEBT)包括髓母细胞瘤(MB)、原始神经外胚层肿瘤(PNET)和非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤(AT/RT),是儿童脑肿瘤中第二常见的肿瘤类型。AT/RT高度恶性,常被误诊为MB和PNET。由于AT/RT患者的生存率远低于PNET/MB患者,因此将AT/RT与PNET/MB区分开来具有重要的临床意义。AT/RT的诊断主要依赖于形态学评估和针对少数已知标志物的免疫组织化学(IHC)染色,例如INI1蛋白表达缺失。然而,在我们的临床实践中,我们观察到若干AT/RT样肿瘤,它们符合AT/RT诊断的组织病理学及所有其他生物标志物标准,却仍显示INI1免疫反应性保留。近期研究也报道了某些确诊AT/RT病例中INI1免疫反应性的保留。因此,有必要对INI1(+)的AT/RT样病例进行重新评估。我们对PEBT样本进行了Sanger测序、阵列CGH和mRNA微阵列分析,以研究其基因组学特征。
AT/RT与INI(+)AT/RT样患者的生存率相似,全基因组阵列CGH分析和INI1基因测序显示,INI1(-)AT/RT与INI(+)AT/RT样病例之间不存在差异性的染色体畸变标志物。我们未将MB或PNET误诊为AT/RT样病例,因为转录组谱分析显示,不仅AT/RT与INI(+)AT/RT样病例表达不同的mRNA和microRNA谱,而且其基因表达模式也与MB和PNET不同。AT/RT的转录组谱与胚胎干细胞最为接近,INI1(+)AT/RT样肿瘤更类似于体细胞神经干细胞,而MB则更接近胎儿脑。我们识别出了新的生物标志物,可用于区分INI1(-)AT/RT、INI1(+)AT/RT样病例和MB。我们的研究在台湾地区儿童病例中揭示了一种新的INI1(+)ATRT样亚型。新的诊断生物标志物,
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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