EZH2突变在23%的PICALM-MLLT10阳性急性白血病中可检出

该数据集来自omicsdi.org,聚焦血液系统恶性肿瘤中组蛋白去甲基化酶相关基因,特别是EZH2。研究对13例以T系为主的PICALM-MLLT10(CALM-AF10)重排急性白血病进行深度测序检测EZH2突变,发现3例(23%)携带者,包括1例外显子14剪接位点突变和2例外显子5 D1区错义突

omicsdi
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基因组分类Transcriptomics
EZH2 mutations can be detected in 23% of PICALM-MLLT10 (CALM-AF10) positive acute leukemias

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

EZH2突变在23%的PICALM-MLLT10阳性急性白血病中可检出

该数据集来自omicsdi.org,聚焦血液系统恶性肿瘤中组蛋白去甲基化酶相关基因,特别是EZH2。研究对13例以T系为主的PICALM-MLLT10(CALM-AF10)重排急性白血病进行深度测序检测EZH2突变,发现3例(23%)携带者,包括1例外显子14剪接位点突变和2例外显子5 D1区错义突变;另在12例PICALM-MLLT10阴性T-ALL独立队列中未发现EZH2突变。基因表达谱分析显示转录或细胞内相关基因表达升高。数据可用于白血病分子特征与转录组研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):研究重点为血液系统恶性肿瘤中编码组蛋白去甲基化酶的基因,如EZH2(zeste同源物增强子2)。EZH2突变在淋巴瘤和慢性髓系恶性肿瘤中反复观察到,但急性白血病中的数据有限。我们通过深度测序检测EZH2mut,研究了13例主要以T系为主的PICALM-MLLT10(=CALM-AF10)重排急性白血病(7男/6女;6–53岁),鉴定出3例(23%)EZH2mut携带者:1例为外显子14剪接位点突变,另2例为外显子5 D1区错义突变,该区域与不同DNA甲基转移酶基因相互作用(但在13例PICALM-MLLT10阳性患者中未检测到DNMT3Amut)。相反,在12例PICALM-MLLT10阴性T-ALL的独立队列中未发现EZH2mut。基因表达谱分析显示,具有转录或细胞内作用的基因表达增加

【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-30599

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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

研究焦点集中于血液系统恶性肿瘤中编码组蛋白去甲基化酶的基因,如EZH2(zeste同源物2增强子)。EZH2突变在淋巴瘤和慢性髓系恶性肿瘤中反复观察到,但在急性白血病中的数据有限。我们通过深度测序对13例主要以T系为主的PICALM-MLLT10(=CALM-AF10)重排急性白血病患者(7男/6女;6-53岁)进行了EZH2突变检测,鉴定出3例(23%)EZH2突变携带者:一例为外显子14的剪接位点突变,而两例患者在外显子5的D1区域存在错义突变,该区域与不同的DNA甲基转移酶基因相互作用(但在13例PICALM-MLLT10阳性患者中未检测到DNMT3A突变)。相反,在一个独立的12例PICALM-MLLT10阴性T-ALL队列中未发现EZH2突变。基因表达谱分析显示,在PICALM-MLLT10阳性病例中,参与转录或细胞内运输过程的基因表达增加。EZH2突变在PICALM-MLLT10阳性恶性肿瘤中的频繁发生强调了其在急性白血病中的协同效应。对29例患者进行了基因表达微阵列分析。

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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