成人星形母细胞瘤的甲基化谱分析

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦成人及青少年星形母细胞瘤样胶质瘤的甲基化谱与分子特征。研究对14例成人及1例青少年具有星形母细胞瘤特征的胶质瘤进行回顾性临床与分子分析,发现MN1融合在该年龄组罕见(1/15),多数病例经甲基化谱和靶向测序重分类为多形性黄色星形细胞瘤(PXA)或高级别胶质瘤

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
Methylation profiling of adult astroblastoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

成人星形母细胞瘤的甲基化谱分析

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦成人及青少年星形母细胞瘤样胶质瘤的甲基化谱与分子特征。研究对14例成人及1例青少年具有星形母细胞瘤特征的胶质瘤进行回顾性临床与分子分析,发现MN1融合在该年龄组罕见(1/15),多数病例经甲基化谱和靶向测序重分类为多形性黄色星形细胞瘤(PXA)或高级别胶质瘤(HGG)。数据可用于探索该罕见肿瘤的分子分型、融合事件及与临床预后的关联(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的与方法:星形母细胞瘤是一种形态独特的罕见胶质脑肿瘤。近期在多数儿童病例中发现了复发性MN1-BEND2融合。然而,青少年和成人病例的分子特征仍定义不清。在此,我们对14例成人和1例青少年具有星形母细胞瘤特征的胶质瘤回顾性队列进行了临床和分子特征分析。结果:引人注目的是,我们发现MN1融合在该年龄组中为罕见事件(1/15)。使用甲基化谱分析和靶向测序,大多数病例被重新分类为多形性黄色星形细胞瘤(PXA)或高级别胶质瘤(HGG)。PXA样ABM显示BRAF突变(6/7为V600E突变,1/7为G466E突变)和CD34表达。相反,HGG样ABM携带弥漫性中线胶质瘤(2/5)或胶质母细胞瘤(3/5)的特异性突变。这些 latter 患者表现出不利的临床

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-7490

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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

目的与方法:星形母细胞瘤是一种罕见的胶质脑肿瘤,具有独特的形态学特征。近年来,在大多数儿童病例中发现了复发性MN1-BEND2融合。然而,青少年和成人病例的分子特征仍不明确。本研究对14例成人和1例青少年具有星形母细胞瘤样特征的胶质瘤进行了回顾性队列的临床和分子特征分析。结果:值得注意的是,我们发现MN1融合在该年龄组中较为罕见(1/15)。通过甲基化谱分析和靶向测序,大多数病例被重新分类为多形性黄色星形细胞瘤(PXA)或高级别胶质瘤(HGG)。PXA样星形母细胞瘤显示BRAF突变(6/7为V600E突变,1/7为G466E突变)及CD34表达。相反,HGG样星形母细胞瘤携带弥漫性中线胶质瘤(2/5)或胶质母细胞瘤(3/5)的特异性突变。后一组患者临床病程不良,总生存期显著缩短(p = 0.027)。

MAPK通路改变(包括FGFR融合、BRAF和NF1突变)存在于15例患者中的10例,并且在HGG组(3/5)中较既往报道的GBM和弥漫性中线胶质瘤中这些改变的发生率更为常见。结论:我们认为星形母细胞瘤包含多种分子特征明确界定的实体。具有PXA和HGG分子特征的成人星形母细胞瘤应重新分类。伴有MN1改变的中枢神经系统高级别神经上皮肿瘤似乎是一种真正的儿科实体,在具有星形母细胞瘤组织学表现的成人病例中不常见。因此,成人中出现星形母细胞性形态应促使进行全面的分子学检查,旨在明确组织分子学诊断并识别可靶向治疗的药物靶点,尤其是在MAPK通路中。

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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