脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱的全基因组分析:胶质母细胞瘤溶瘤病毒临床试验[mRNA-Seq]
数据围绕脑脊液中循环肿瘤DNA甲基化谱的全基因组分析,并关联一项针对胶质母细胞瘤的溶瘤病毒临床试验,包含 mRNA-Seq 相关数据
![PRJNA846682: Genome-wide analysis of circulating tumor DNA methylation profiles in cerebrospinal fluid: a clinical trial of oncolytic virus for glioblastoma [mRNA-Seq]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/96954.jpg)
基本信息
资源简介
脑脊液循环肿瘤DNA甲基化谱的全基因组分析:胶质母细胞瘤溶瘤病毒临床试验[mRNA-Seq]
Genome-wide analysis of circulating tumor DNA meth... (ID 846682) - BioProject - NCBI
该数据集来自 NCBI BioProject(ID 846682),英文名为 PRJNA846682: Genome-wide analysis of circulating tumor DNA methylation profiles in cerebrospinal fluid: a clinical trial of oncolytic virus for glioblastoma [mRNA-Seq],属于肿瘤/脑肿瘤领域。数据围绕脑脊液中循环肿瘤DNA甲基化谱的全基因组分析,并关联一项针对胶质母细胞瘤的溶瘤病毒临床试验,包含 mRNA-Seq 相关数据。主题标签为 Transcriptome or Gene express。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):BioProject 是与单一计划相关、来自单一组织或联盟的生物学数据的集合。BioProject 记录为用户提供一个单一位置,以查找为该计划生成的各种数据类型。
【主题与分类】
主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA846682
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- OpenDataLab:
数据说明
背景:胶质母细胞瘤(GBM)是中枢神经系统(CNS)常见的恶性肿瘤,预后差,生存期短。一种新型肿瘤裂解病毒Ad-TD-nsIL-12在临床前研究中已显示出良好的抗肿瘤特性。然而,Ad-TD-nsIL-12治疗GBM仍存在空白。方法:我们收集了注射Ad-TD-nsIL-12后不同时间点患者的脑脊液(CSF)和肿瘤组织,并分析了CSF循环肿瘤DNA(ctDNA)甲基化谱和表达谱。通过Lasso Cox回归分析和Cox回归分析筛选差异基因。使用CIBERSORT算法评估TCGA数据集中胶质瘤免疫细胞浸润的丰度。使用R软件、SPSS软件和Graphpad Prism分析枢纽基因在诊断、预后和免疫细胞相关性中的作用。结果:通过观察不同样本中甲基化水平的趋势,注射Ad-TD-nsIL-12后,3631个差异甲基化区域(DMRs)上调,497个DMRs下调,这些DMRs在70-82天内恢复了其甲基化水平。
结合TCGA数据集,筛选出8个枢纽基因以构建诊断和预后模型。枢纽基因与免疫细胞之间存在显著相关性。结论:本研究分析了Ad-TD-nsIL-12对GBM的近似治疗浓度、剂量和周期。揭示了脑脊液中的枢纽基因可作为GBM诊断和预后的生物标志物,并大胆推测了枢纽基因对Ad-TD-nsIL-12免疫机制的影响。总体设计:本研究从一组正常脑脊液(CSF)样本和一名复发胶质母细胞瘤患者不同时间采集的五份CSF样本中提取循环肿瘤DNA(ctDNA)并进行全基因组甲基化测序。该患者的CSF样本采集于溶瘤
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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