软组织与骨肉瘤HRD特征及治疗机会数据集

该数据集来自NCBI,聚焦软组织与骨肉瘤中同源重组修复缺陷(HRD)的基因组不稳定性特征及治疗机会。数据包含高通量测序表达谱,涉及9606物种,可用于探索肉瘤中HRR基因分子改变与HRD相关治疗脆弱性的关联,支持肿瘤分类与预测研究(来源 NCBI)

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基因组分类GPL246769606
GSE221532: Unravelling HRDness and therapeutic opportunities in soft tissue and bone sarcoma

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

软组织与骨肉瘤HRD特征及治疗机会数据集

Unravelling HRDness and therapeutic opportunities in soft tissue and bone sarcoma

该数据集来自NCBI,聚焦软组织与骨肉瘤中同源重组修复缺陷(HRD)的基因组不稳定性特征及治疗机会。数据包含高通量测序表达谱,涉及9606物种,可用于探索肉瘤中HRR基因分子改变与HRD相关治疗脆弱性的关联,支持肿瘤分类与预测研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):基因组不稳定性是许多癌症的标志。癌细胞中的异常增殖导致同源重组(HR)DNA双链断裂(DSB)修复通路相关基因改变的积累。HR介导修复(HRR)的缺陷加剧基因组不稳定性,并与不良预后和转移发生相关。确定给定肿瘤中的HRR缺陷(HRD)具有重要临床意义,因为它与治疗脆弱性相关。HRD已在卵巢癌和乳腺癌等某些肿瘤类型中广泛研究,但在肉瘤——一种罕见且异质的间充质癌症——中仍很大程度上未被探索。在此,我们显示特定肉瘤实体以高水平基因组不稳定性特征和HRR基因的广泛分子改变为特征,同时表现出复杂的模式

【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:GPL24676、9606。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE221532

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 16 202,引用时请注意版本时效。

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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

基因组不稳定性是许多癌症的标志性特征。癌细胞中的异常增殖导致同源重组(HR)DNA双链断裂(DSB)修复通路相关基因改变的积累。HR介导修复(HRR)缺陷会加剧基因组不稳定性,并与不良预后和转移的发生相关。确定特定肿瘤中的HRR缺陷(HRD)具有重要的临床意义,因为它与治疗脆弱性相关。HRD已在某些肿瘤类型(如卵巢癌和乳腺癌)中得到广泛研究,但在肉瘤——一种罕见且异质性的间叶来源癌症——中仍很大程度上未被探索。在此,我们表明特定的肉瘤实体以高水平的基因组不稳定性特征和HRR基因中广泛的分子改变为特点,同时表现出复杂的染色体不稳定性特征模式。此外,携带HRD特征的肉瘤表现出独特的SARC-HRD转录特征,该特征可预测患者来源的离体肉瘤模型对PARP抑制剂的敏感性。

同时,HRD高肉瘤细胞模型在DNA损伤后缺乏RAD51核焦点形成,进一步证明了HR介导的DNA修复存在缺陷。我们进一步确定WEE1激酶是具有HRD特征肉瘤的治疗脆弱点,并在患者来源的离体细胞模型和平滑肌肉瘤患者中展示了联合DNA损伤剂与DNA修复通路抑制剂的临床获益。总之,我们提供了迄今为止对肉瘤中HRD特征最全面的分析,并支持一种从实验室到临床的个性化肿瘤学方法,以成功治疗肉瘤患者。

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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