44例JMML患者与7例健康供体的基因表达谱(发现队列)

该数据集来自omicsdi.org,为44例JMML患者与7例健康供体的基因表达谱(发现队列),属于肿瘤/白血病范畴,主题为转录组学

omicsdi
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时间序列分类Transcriptomics
Gene expression profiling of 44 JMML patients and 7 healthy donors (discovery cohort)

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

44例JMML患者与7例健康供体的基因表达谱(发现队列)

该数据集来自omicsdi.org,为44例JMML患者与7例健康供体的基因表达谱(发现队列),属于肿瘤/白血病范畴,主题为转录组学。源站描述指出JMML是主要发生于幼儿的罕见侵袭性干细胞疾病,RAS激活是致癌信号核心,部分患者伴单体7或胎儿血红蛋白升高,造血干细胞移植后无事件生存率为50-60%,亟需新的分子驱动治疗选择。研究者对82例患者样本进行基因表达谱分析,识别出以LIN28B高表达为特征的新分子亚组,并发现LIN28B过表达与特定特征显著相关。该数据可用于JMML分子分型与发病机制研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):幼年型粒单核细胞白血病(JMML)是一种非常罕见且侵袭性的干细胞疾病,主要发生于幼儿。RAS激活构成致癌信号的核心组分。此外,四分之一的JMML患者白血病原始细胞呈现单体7(-7),而超过一半的患者显示年龄校正的胎儿血红蛋白(HbF)水平升高。造血干细胞移植是目前的标准治疗,其无事件生存率为50-60%,表明迫切需要新的分子驱动治疗选择。通过对82例患者样本进行广泛的基因表达谱分析,我们旨在理解JMML背后的分子生物学,并识别出一个以前未被认识的、以LIN28B高表达为特征的分子亚组。有趣的是,LIN28B过表达与

【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-71449

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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

幼年型粒单核细胞白血病(JMML)是一种非常罕见且侵袭性强的干细胞疾病,主要发生于幼儿。RAS激活构成致癌信号的核心组分。此外,四分之一的JMML患者白血病原始细胞呈现7号染色体单体(-7),而超过半数患者显示年龄校正的胎儿血红蛋白(HbF)水平升高。造血干细胞移植是目前的标准治疗方案,其无事件生存率为50%~60%,这表明亟需新的分子驱动治疗选择。我们利用82例患者样本的大系列基因表达谱分析,旨在理解JMML背后的分子生物学机制,并识别出一个此前未被认识的、以LIN28B高表达为特征的分子亚组。有趣的是,LIN28B过表达与较高的HbF水平显著相关,而-7患者很少显示LIN28B表达增强。这与LIN28B作为胎儿造血介导者的作用相一致,从而解释了-7患者极少被诊断为年龄校正HbF水平升高的观察结果背后的生物学机制。

此外,这一新的胎儿样JMML亚组表现出let-7 microRNA家族大多数成员水平降低,并显示出参与胎儿造血和干细胞自我更新的基因的特征性过表达。最后,在我们的JMML患者系列中,高LIN28B表达与不良临床结局相关,但并不独立于其他预后因素,如年龄和年龄校正的HbF水平。总之,我们确定LIN28B是JMML中一个新的胎儿样亚组核心的关键分子参与者。在发现队列中,使用Agilent对44例JMML患者和7例健康供者的基因表达进行了检测。验证队列包含38例患者和9例健康供者,使用Affymetrix进行检测。所有患者数据可见于补充表S1。

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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