192例成人急性淋巴细胞白血病Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0微阵列数据集
该数据集收录192例成人急性淋巴细胞白血病(ALL)病例,包含137例B细胞ALL和55例T细胞ALL,样本经Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0微阵列进行基因表达谱分析

基本信息
资源简介
192例成人急性淋巴细胞白血病Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0微阵列数据集
该数据集收录192例成人急性淋巴细胞白血病(ALL)病例,包含137例B细胞ALL和55例T细胞ALL,样本经Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0微阵列进行基因表达谱分析。数据来源于骨髓穿刺或外周血样本,患者均经细胞学检查和免疫表型确认原发性ALL诊断。该数据集可作为研究成人ALL白血病发生机制的多项研究的资源库,适用于基因表达谱分析、亚组识别和风险分层等任务(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):急性淋巴细胞白血病(ALL)的特征是B或T淋巴前体细胞中体细胞遗传改变的积累,最终导致明显的白血病。与儿童ALL相反,成人ALL的研究相对较少。早期研究表明,基因表达谱分析(GEP)是亚组识别和风险分层的宝贵工具。本提交包含192例ALL(137例B细胞ALL [B-ALL]和55例T细胞ALL [T-ALL])病例,在基因表达微阵列上进行了表征,可作为多项研究成人ALL发生机制的资源库。在知情同意后,收集了192例成人ALL患者代表性队列的骨髓穿刺液或外周血样本。符合条件的患者经细胞学检查和血液免疫表型分析确诊为原发性ALL。
【主题与分类】
主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-5035
下载信息
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数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-5035
标准获取流程:
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- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
急性淋巴细胞白血病(ALL)的特征是B系或T系淋巴前体细胞中体细胞遗传改变的累积,最终导致明显的白血病。与儿童ALL不同,成人ALL的研究相对较少。早期研究表明,基因表达谱分析(GEP)是亚组识别和风险分层的宝贵工具。本提交的192例ALL病例(137例B细胞ALL[B-ALL]和55例T细胞ALL[T-ALL])通过基因表达微阵列进行了表征,可作为多项研究的资源库,用于探究明显ALL形成背后的白血病发生机制。在获得知情同意后,收集了192例具有代表性的成人ALL患者的骨髓穿刺液或外周血样本。符合条件的患者均经血液和骨髓的细胞学检查及免疫表型分析确诊为原发性ALL。这些病例中的大多数按照HOVON(荷兰-比利时血液肿瘤协作组)方案(http://www.hovon.nl)进行治疗。
所有研究均经机构伦理审查委员会批准,所有患者均根据《赫尔辛基宣言》提供书面知情同意。这些患者的生存数据已被采集,但出于数据保护目的不公开共享,仅在特定请求下逐例提供,此类请求很可能以合作框架提出。原始细胞和单个核细胞通过Ficoll-Hypaque(Nygaard,奥斯陆,挪威)离心法纯化并冷冻保存。解冻后所有样本均含有80%至100%的原始细胞,无论诊断时的原始细胞计数如何。RNA分离按先前所述方法进行(Valk等,《急性髓系白血病中具有预后价值的基因表达谱》,《新英格兰医学杂志》,2004年)。同一研究中的互补基因分型数据也已存入ArrayExpress,登录号为E-MTA
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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