CEBPA双突变急性髓系白血病伴发分子突变及预后影响数据集
数据可用于分析CEBPAdm病例的分子突变谱特征,以及探索伴发突变与临床结局之间的关联(来源 omicsdi.org)。伴CEBPA突变的急性髓系白血病(AML)在当前WHO分类中被确定为临时实体

基本信息
资源简介
CEBPA双突变急性髓系白血病伴发分子突变及预后影响数据集
该数据集来自omicsdi.org,聚焦伴CEBPA双突变的急性髓系白血病(AML)病例,收录95例CEBPAdm队列的伴发分子突变信息,涵盖TET2、GATA2、WT1、DNMT3A、ASXL1、NRAS、KRAS、IDH1/2、FLT3-ITD、FLT3-TKD、NPM1、RUNX1等基因的突变频率,并涉及这些伴发突变对预后的影响。数据可用于分析CEBPAdm病例的分子突变谱特征,以及探索伴发突变与临床结局之间的关联(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):伴CEBPA突变的急性髓系白血病(AML)在当前WHO分类中被确定为临时实体。已有报道显示单突变(sm)与双突变(dm)病例在临床结局上存在差异,其中dm病例与更长的总生存期(OS)相关。迄今为止,尚未评估CEBPAdm之外伴发分子突变的发生情况及其预后影响。在此,我们研究了95例AML CEBPAdm病例的伴发突变。TET2是最常见的突变(32/94,34.0%),其次是GATA2(20/95,21.0%)、WT1(13/95,13.7%)、DNMT3A(9/94,9.6%)、ASXL1(9/95,9.5%)、NRAS(8/95,8.4%)、KRAS(3/94,3.2%)、IDH1/2(6/95,6.3%)、FLT3-ITD(6/95,6.3%)、FLT3-TKD(2/95,2.1%)、NPM1(2/95,2.1%)和RUNX1(1/94)。未检测到MLL-PTD和TP53突变。关于预后影响,我们观察到
【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-GEOD-42064
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-42064
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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
在当前的世界卫生组织分类中,伴有CEBPA突变的急性髓系白血病(AML)被确定为临时实体。已有报道指出,单突变(sm)与双突变(dm)病例在临床结局上存在差异,其中dm病例与更长的总生存期(OS)相关。迄今为止,尚未评估除CEBPAdm外伴随分子突变的发生情况及其预后影响。在此,我们研究了一个包含95例AML CEBPAdm病例的队列,以探究伴随突变。发现TET2是最常见的突变(32/94,34.0%),其次是GATA2(20/95,21.0%)、WT1(13/95,13.7%)、DNMT3A(9/94,9.6%)、ASXL1(9/95,9.5%)、NRAS(8/95,8.4%)、KRAS(3/94,3.2%)、IDH1/2(6/95,6.3%)、FLT3-ITD(6/95,6.3%)、FLT3-TKD(2/95,2.1%)、NPM1(2/95,2.1%)和RUNX1(1/94)。在MLL-PTD和TP53中未检测到突变。关于预后影响,我们观察到,在TET2中携带额外突变的病例相比野生型病例显示出显著更差的生存率(P=0.035),而GATA2突变病例则显示出改善的生存率(P=0.032)。
此外,通过基因表达微阵列分析,我们未能在伴有不同伴随突变基因的CEBPAdm病例中识别出明显的差异聚类。总之,我们证明76.8%的CEBPAdm病例在其他分子标志物中存在额外改变,且CEBPA是适合用于控制治疗的MRD标志物。总队列包含95例病例,但其中38例有可用的表达数据,这些数据在Affymetrix HG-U133 Plus 2.0芯片上进行分析:8例CEBPAdm且GATA2突变病例,12例CEBPAdm且TET2突变病例,7例CEBPAdm且ASXL1突变病例(其中n=3显示额外的TET2突变),以及11例CEBPAdm且GATA2、TET2和ASXL1均无突变的病例。
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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