全基因组测序发现早期T细胞前体急性淋巴细胞白血病新复发突变与重排

该数据集来自omicsdi.org,聚焦早期T细胞前体急性淋巴细胞白血病(ETP ALL)。研究对12名ETP ALL患儿的肿瘤与正常DNA进行全基因组测序,并在51例ETP和43例非ETP ALL样本中筛查突变复发,发现细胞因子受体与Ras信号通路基因高频激活突变,以及多个新突变靶点

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
Discovery of novel recurrent mutations and rearrangements in early T-cell precursor acute lymphoblastic leukaemia by whole genome sequencing

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

全基因组测序发现早期T细胞前体急性淋巴细胞白血病新复发突变与重排

该数据集来自omicsdi.org,聚焦早期T细胞前体急性淋巴细胞白血病(ETP ALL)。研究对12名ETP ALL患儿的肿瘤与正常DNA进行全基因组测序,并在51例ETP和43例非ETP ALL样本中筛查突变复发,发现细胞因子受体与Ras信号通路基因高频激活突变,以及多个新突变靶点。数据可用于探索ETP ALL的遗传基础与复发突变特征(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):具有早期T细胞前体免疫表型(ETP ALL)的急性淋巴细胞白血病是ALL的一种高度侵袭性亚型,病因未知。为深入了解该疾病的遗传基础,我们对12名ETP ALL患儿的肿瘤和正常DNA进行了全基因组测序。对该发现队列中结构变异和序列变异的分析,以及在51例ETP和43例非ETP ALL样本面板中的突变复发筛查,鉴定出ETP ALL中调节细胞因子受体和Ras信号通路的基因激活突变频率高,包括IL7R、NRAS、KRAS、FLT3、BRAF、JAK1和JAK3。此外,我们鉴定出多个新的突变靶点,包括GATA3、EP300、RUNX1、DNM2、ECT2L、HNRNPA1和HNRNPR,以及已知在T-ALL中突变的基因,包括NOTCH1、PHF6和WT1。12例ETP ALL病例中有5例携带新的染色体易位,sever

【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-28497

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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

伴早期T细胞前体免疫表型的急性淋巴细胞白血病(ETP ALL)是一种病因不明的高度侵袭性ALL亚型。为深入了解该病的遗传学基础,我们对12例ETP ALL患儿的肿瘤及正常DNA进行了全基因组测序。通过对该发现队列中结构变异和序列变异的分析,以及在51例ETP ALL和43例非ETP ALL样本组中进行的突变复发筛查,我们发现ETP ALL中调节细胞因子受体和Ras信号通路的基因激活突变频率较高,包括IL7R、NRAS、KRAS、FLT3、BRAF、JAK1和JAK3。此外,我们还发现了多个新的突变靶点,包括GATA3、EP300、RUNX1、DNM2、ECT2L、HNRNPA1和HNRNPR,以及已知在T-ALL中发生突变的基因,包括NOTCH1、PHF6和WT1。12例ETP ALL中有5例携带新的染色体易位,其中数例伴有复杂的多染色体重排,并导致表达破坏造血调控因子的嵌合框内融合基因,包括ETV6-INO80D、NAP1L1-MLLT10和RUNX1-EVX1。

这些结果表明,尽管ETP ALL在遗传上具有异质性,但Ras和细胞因子受体信号通路的激活可将该疾病与非ETP ALL区分开来。这些发现提示,靶向该通路可能改善该疾病目前不佳的预后。使用Affymetrix U133A芯片对扩展的儿童B系和T系急性淋巴细胞白血病样本进行了基因表达谱分析。

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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