临床单克隆B淋巴细胞增多症与Rai 0期慢性淋巴细胞白血病的前瞻性多中心研究:细胞、分子、细胞遗传学特征及临床病程比较 [miRNA]
该数据集来自一项前瞻性多中心研究,纳入136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,用于比较两组在细胞、分子、细胞遗传学特征及临床病程上的差异
![Clinical Monoclonal B lymphocytosis versus Rai 0 Chronic Lymphocytic Leukemia: a comparison of the cellular, molecular, cytogenetic features and clinical course in a prospective multicenter study [miRNA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/131426.jpg)
基本信息
资源简介
临床单克隆B淋巴细胞增多症与Rai 0期慢性淋巴细胞白血病的前瞻性多中心研究:细胞、分子、细胞遗传学特征及临床病程比较 [miRNA]
该数据集来自一项前瞻性多中心研究,纳入136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,用于比较两组在细胞、分子、细胞遗传学特征及临床病程上的差异。数据涵盖CD38、ZAP-70、IGHV突变状态、染色体异常及基因和miRNA表达谱等信息。可用于探索cMBL与Rai0-CLL的预后标志物、无进展生存相关因素,以及基于表达谱的分子分型与分类建模(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究前瞻性纳入136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者。虽然CD38和ZAP-70阳性分布相似,但IGHV突变病例在cMBL中更常见(P = 0.005)。对全患者队列的Cox多变量分析显示,cMBL状态可预测更长的PFS,而CD38表达和IGHV未突变状态以及CD38表达分别与cMBL和Rai0-CLL中更短的PFS显著相关。12三体、11q-和17p-异常在两种情况下均较少且无预测价值。值得注意的是,基因和miRNA表达谱显示cMBL与Rai0-CLL之间无显著差异。此外,根据IGHV基因突变状态,在cMBL和Rai0-CLL中发现了相似的基因和miRNA表达特征:即,
【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-40533
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究调查了136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者的前瞻性系列。虽然CD38和ZAP-70阳性分布相似,但IGHV突变病例在cMBL中更为常见(P = 0.005)。对整个患者队列进行的Cox多变量分析显示,cMBL状态可预测更长的PFS,而CD38表达和IGHV未突变状态以及CD38表达分别与cMBL和Rai0-CLL中较短的PFS显著相关。12三体、11q-和17p-异常在两种情况下均较少见且无预测价值。值得注意的是,基因和miRNA表达谱显示cMBL与Rai0-CLL之间无显著差异。此外,根据IGHV基因突变状态,在cMBL和Rai0-CLL中发现了相似的基因和miRNA表达特征:即,未突变病例与突变病例具有不同的特征,与cMBL或CLL状态无关。
总体而言,我们基于一系列前瞻性患者的研究表明,cMBL与Rai0-CLL相比不存在重大的生物学差异,提示这两种实体主要区别在于单克隆细胞群的初始大小,这可能反映在克隆扩增所需时间更长上。这一系列微阵列实验包含从150例患者(Binet A期)获得的纯化B细胞慢性淋巴细胞白血病(B-CLL)细胞的microRNA图谱,其中包括39例cMBL和111例Rai0-CLL。CLL患者的外周血单核细胞通过Ficoll-Hypaque(Seromed,Biochrom KG,Berlin,Germany)密度梯度离心法分离。对于基因和miRNA表达谱实验,CLL细胞通过使用不含CD43去除的EasySep-Human B细胞富集试剂盒(Stem Cell Technologies)进行阴性选择富集,采用RoboSepTM(Stem Cell Technologies)全自动免疫磁珠细胞分离方案。C
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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