CDKN1B(p27)位于髓系恶性肿瘤12p异常最小缺失区且其低表达为急性髓系白血病有利预后标志
该数据集来自omicsdi.org,聚焦髓系恶性肿瘤中12p异常的最小缺失区及CDKN1B基因。源站描述涉及7例经FISH和SNP微阵列分析的髓系恶性肿瘤患者,最小缺失区仅含9个基因,并在781例独立队列中通过微阵列表达谱分析这些基因的表达情况,其中CREBL2、MANSC1和CDKN1B在超过25

基本信息
资源简介
CDKN1B(p27)位于髓系恶性肿瘤12p异常最小缺失区且其低表达为急性髓系白血病有利预后标志
该数据集来自omicsdi.org,聚焦髓系恶性肿瘤中12p异常的最小缺失区及CDKN1B基因。源站描述涉及7例经FISH和SNP微阵列分析的髓系恶性肿瘤患者,最小缺失区仅含9个基因,并在781例独立队列中通过微阵列表达谱分析这些基因的表达情况,其中CREBL2、MANSC1和CDKN1B在超过25%的病例中表达。CDKN1B作为细胞周期调节因子和抑癌基因被进一步选中研究。数据可用于探索12p缺失相关基因在血液恶性肿瘤中的表达特征及预后价值(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):12号染色体短臂(12p)的改变发生于多种血液恶性肿瘤中,位于12p的ETV6和CDKN1B被认为是有意义的白血病相关基因。设计与方法:我们通过FISH选择了7例伴有小12p缺失的髓系恶性肿瘤患者,这些缺失仅涵盖ETV6着丝粒侧区域,并进一步用SNP微阵列对其进行了评估。结果:最小缺失区(MDR)仅包含九个基因。随后在一个由781例病例组成的独立队列中通过微阵列表达谱分析对这些基因进行了分析,该队列大多患有不同的血液恶性肿瘤或无任何血液恶性肿瘤:CREBL2、MANSC1和CDKN1B在超过25%的病例中表达,而其他6个基因仅在少数病例中表达。由于CDKN1B是细胞周期调节因子并发挥抑癌基因功能,该基因被选中用于
【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-27832
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-27832
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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
12号染色体短臂(12p)的改变发生于多种血液系统恶性肿瘤中,位于12p上的ETV6和CDKN1B被认为是有意义的白血病相关基因。设计与方法:我们通过FISH选择了7例伴有小片段12p缺失的髓系恶性肿瘤患者,这些缺失仅涵盖ETV6着丝粒侧区域,并进一步用SNP微阵列对其进行评估。结果:最小缺失区域(MDR)仅包含9个基因。随后在一个由781例病例组成的独立队列中通过微阵列表达谱分析对这些基因进行了分析,该队列大多为不同的血液系统恶性肿瘤或无任何血液系统恶性肿瘤:CREBL2、MANSC1和CDKN1B在>25%的病例中表达,而其他6个基因仅在少数病例中表达。由于CDKN1B是细胞周期调节因子并发挥抑癌基因功能,故选择该基因在286例AML患者中进行进一步表达研究。在CDKN1B低表达(表达水平<1,160;第1四分位数)的病例中,RUNX1-RUNX1T1(11/83;13.3%;对比5/203;2.5%;p=0.001)、PML-RARA重排(11/83;13.3%;对比4/203;2.0%;p<0.001)、11q23/MLL重排(6/83;7.2%;对比
4/203;2.0%;p=0.038)和FLT3-TKD突变(7/63;11.1% vs. 6/167;3.6%;p=0.047)的发生率高于中/高表达患者(第2-4四分位数)。CDKN1B低表达者的中位OS和EFS均长于中/高表达者(OS未达到 vs. 14.9个月;p=0.005;EFS 31.0 vs. 9.7个月;p=0.013)。结论:CDKN1B是一个值得关注的候选基因,有望作为急性髓系白血病预后判断的潜在生物标志物。Affymetrix SNP芯片按照制造商说明进行操作,所用DNA提取自骨髓或外周血样本经Ficoll密度离心后的单个核细胞。
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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