髓母细胞瘤多组学分析揭示蛋白质组与N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变(氨基酸谱分析)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为Metabolomics。数据为髓母细胞瘤(MB)的多组学分析中的氨基酸谱分析部分,源站描述提及整合了167例MB的蛋白质组数据集,并与DNA甲基化组和N-糖组数据联合分析,识别出六种蛋白质组MB亚型,可归入转录/翻译和突触/免疫两

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基因组分类Metabolomics
Multiomic profiling of medulloblastoma reveals subtype-specific targetable alterations at the proteome and N-glycan level (Amino acid profiling)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

髓母细胞瘤多组学分析揭示蛋白质组与N-糖链水平的亚型特异性可靶向改变(氨基酸谱分析)

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/脑肿瘤分类,主题标签为Metabolomics。数据为髓母细胞瘤(MB)的多组学分析中的氨基酸谱分析部分,源站描述提及整合了167例MB的蛋白质组数据集,并与DNA甲基化组和N-糖组数据联合分析,识别出六种蛋白质组MB亚型,可归入转录/翻译和突触/免疫两个主要分子程序。该数据可用于探索MB亚型特异性可靶向改变,支持肿瘤分子分型与潜在治疗靶点研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):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。组学技术(主要研究核酸)的应用显著改善了MB的分类和分层,但治疗选择仍不令人满意。蛋白质组及其N-糖链更直接地反映肿瘤表型,因此有潜力发现临床相关表型和可靶向通路。我们汇编了167例MB的协调蛋白质组数据集,并将发现与DNA甲基化组和N-糖组数据整合。出现了六种蛋白质组MB亚型,可归入两个主要分子程序:转录/翻译(pSHHt、pWNT和pGroup3myc)和突触/免疫过程(pSHHs、pGroup3和pGroup4)。多组学分析揭示了蛋白质组特征在MB中不同的保守水平。

【主题与分类】

主题标签:Metabolomics。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/metabolights_dataset/MTBLS9836

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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。组学技术——主要研究核酸——的应用显著改善了MB的分类和分层,但治疗选择仍不令人满意。蛋白质组及其N-糖链更直接地反映肿瘤表型,因此具有发现临床相关表型和可靶向通路的潜力。我们汇编了167例MBs的协调蛋白质组数据集,并将发现与DNA甲基化组和N-糖组数据整合。出现了六个蛋白质组MB亚型,可归属于两个主要分子程序:转录/翻译(pSHHt、pWNT和pGroup3myc),以及突触/免疫过程(pSHHs、pGroup3和pGroup4)。多组学分析揭示了在DNA甲基化组水平上,蛋白质组特征在MB亚型间具有不同的保守程度。

侵袭性pGroup3myc型MB与预后良好的pWNT型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,复合型平分N-聚糖是pGroup3myc肿瘤的特征。我们的结果揭示了MB中新的可靶向改变,并为针对聚糖结构的潜在免疫疗法奠定了基础。氨基酸谱分析报告于当前研究MTBLS9836中。代谢物谱分析报告于MTBLS9830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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