伴t(9;11)(p22;q23)易位的急性髓系白血病全基因组基因分型揭示新的复发性基因组改变

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Transcriptomics。数据针对伴t(9;11)(p22;q23)易位的初发和治疗相关急性髓系白血病样本,采用高分辨率SNP-array进行全基因组基因分型,用于识别协同性病变

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基因组分类Transcriptomics
Genome-wide Genotyping of Acute Myeloid Leukemia with Translocation t(9;11)(p22;q23) Reveals Novel Recurrent Genomic Alterations

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

伴t(9;11)(p22;q23)易位的急性髓系白血病全基因组基因分型揭示新的复发性基因组改变

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Transcriptomics。数据针对伴t(9;11)(p22;q23)易位的初发和治疗相关急性髓系白血病样本,采用高分辨率SNP-array进行全基因组基因分型,用于识别协同性病变。源站描述提及40例白血病样本及拷贝数改变、新最小缺失区域、复发性获得、候选基因表达失调和拷贝中性杂合性缺失等分析结果,可用于白血病基因组改变研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):为了识别伴t(9;11)(p22;q23)易位的初发和治疗相关急性髓系白血病(t-AML)中的协同性病变,我们对40例白血病样本[初发:n=22;t-AML:n=16;未知:n=2]进行了高分辨率SNP-array分析。平均每例识别出1.73个拷贝数改变(CNA),初发与t-AML病例之间无差异。我们在7q36.1-q36.2识别出一个新的最小缺失区域(MDR),部分与先前在核心结合因子AML中识别的MDR重叠;MLL3是两个区域中唯一受影响的基因。此外,在13q21.33-q22.1发现一个复发性获得,包含潜在癌基因KLF5。对选定候选基因的序列/表达分析显示EVI1高频失调(50%)。配对队列中未出现拷贝中性杂合性缺失(CN-LOH)。对候选基因的进一步分析可能提供

【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-46745

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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-46745

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  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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。

数据说明

为识别伴有t(9;11)(p22;q23)易位的原发性和治疗相关性急性髓系白血病(t-AML)中的协同病变,我们对40例白血病样本[原发性:n=22;t-AML:n=16;未知:n=2]进行了高分辨率SNP芯片分析。平均每例识别出1.73个拷贝数变异(CNAs),原发性和t-AML病例之间无差异。我们识别出一个位于7q36.1-q36.2的新最小缺失区域(MDR),该区域与先前在核心结合因子AML中识别出的MDR部分重叠;MLL3是两个区域中唯一受影响的基因。此外,在13q21.33-q22.1发现一个复发性增益,包含潜在癌基因KLF5。对选定候选基因的序列/表达分析揭示EVI1高频失调(50%)。配对队列中未发现拷贝数中性杂合性缺失(CN-LOH)。对候选基因的进一步分析可能为t(9;11) AML的发病机制提供新见解。对40例原发性和治疗相关性MLL-MLLT3重排急性髓系白血病样本进行了SNP基因分型;15例患者可获得缓解期骨髓或外周血的胚系对照DNA用于配对分析。

数据采用参考对齐、dChipSNP和循环二元分割方法进行处理。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

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