caArray_EXP-520:婴儿急性淋巴细胞白血病结局与年龄预测的基因表达谱:儿童肿瘤学组研究

该数据集来自儿童肿瘤学组P9407试验,包含97例婴儿急性淋巴细胞白血病(ALL)的基因表达谱数据。研究通过统计建模发现FLT3、IRX2和TACC2三个基因对无事件生存期(EFS)具有高度预测价值,并针对MLL-AFF1亚型开发了7基因分类器

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基因组预测Transcriptomics
caArray_EXP-520: Gene Expression Profiles Predictive of Outcome and Age in Infant Acute Lymphoblastic Leukemia: a Children's Oncology Group Study

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

caArray_EXP-520:婴儿急性淋巴细胞白血病结局与年龄预测的基因表达谱:儿童肿瘤学组研究

该数据集来自儿童肿瘤学组P9407试验,包含97例婴儿急性淋巴细胞白血病(ALL)的基因表达谱数据。研究通过统计建模发现FLT3、IRX2和TACC2三个基因对无事件生存期(EFS)具有高度预测价值,并针对MLL-AFF1亚型开发了7基因分类器。数据可用于探索婴儿ALL的预后生物标志物、年龄与MLL状态之外的分子分型,以及支持生存结局预测模型的构建与验证(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):对来自儿童肿瘤学组P9407试验的97例婴儿ALL病例进行了基因表达谱分析。对结局预测因子的统计建模显示,除年龄和MLL状态外,有3个基因对无事件生存期(EFS)具有高度预测性:FLT3、IRX2和TACC2。在一组结局极佳的婴儿中(n=11;5年EFS为100%)发现FLT3低表达,而IRX2和TACC2的差异表达将其余婴儿分为生存期显著不同的2组(5年EFS为16% vs 64%;P < .001)。当对携带MLL-AFF1的婴儿进行单独分析时,开发了一个7基因分类器,将其分为结局显著不同的2个不同组(5年EFS为20% vs 65%;P < .001)。在该分类器中,NEGR1表达升高与更好的EFS相关,而IRX2、EPS8和TPD52表达与更差的EFS相关。

【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-68720

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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

对来自儿童肿瘤协作组P9407试验的97例婴儿急性淋巴细胞白血病(ALL)病例进行了基因表达谱分析。对预后预测因子的统计建模显示,除年龄和MLL状态外,有3个基因对无事件生存期(EFS)具有高度预测价值:FLT3、IRX2和TACC2。在一组预后极佳的婴儿中(n=11;5年EFS为100%),发现FLT3低表达;而IRX2和TACC2的差异表达将其余婴儿分为生存期显著不同的2组(5年EFS为16% vs 64%;P < .001)。当对携带MLL-AFF1的婴儿进行单独分析时,开发了一个7基因分类器,将其分为预后显著不同的2个组(5年EFS为20% vs 65%;P < .001)。在该分类器中,NEGR1表达升高与较好的EFS相关,而IRX2、EPS8和TPD52表达与较差预后相关。该分类器还在来自Interfant-99试验的独立婴儿ALL队列中预测了EFS。

在将表达谱作为连续变量相对于患者年龄进行评估时,我们进一步发现,年龄小于或等于90天的婴儿与年龄大于90天的婴儿在表达谱上存在显著差异。这些与年龄相关的模式提示了不同的白血病发生机制,并可能是历史上在这些年龄组中观察到的不同结局的基础。EXP-520 检测类型:基因表达 提供者:Affymetrix 阵列设计:HG-U133_Plus_2 生物体:Homo sapiens (ncbitax)

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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