儿童急性淋巴细胞白血病相关胚系基因组变异
该数据集来自 omicsdi.org,收录与儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)及其亚型相关的胚系单核苷酸多态性(SNP)研究数据

基本信息
资源简介
儿童急性淋巴细胞白血病相关胚系基因组变异
该数据集来自 omicsdi.org,收录与儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)及其亚型相关的胚系单核苷酸多态性(SNP)研究数据。研究使用 Affymetrix 500K Mapping array 与公开基因型,在儿童 ALL 人群(n=317)与非 ALL 对照(n=17,958)间识别出 18 个等位基因频率存在差异的 SNP,其中 6 个在四种 ALL 亚型间频率不同;ARID5B 的两个 SNP 可区分 B-hyperdiploid ALL 与其他亚型,并在独立验证队列(n=124)中得到验证。数据可用于 ALL 易感位点识别与亚型分类研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):我们识别了与儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)及其亚型相关的胚系单核苷酸多态性(SNP)。使用 Affymetrix 500K Mapping array 和公开可用的基因型,我们识别出 18 个 SNP,其等位基因频率在儿童 ALL 人群(n=317)与非 ALL 对照(n=17,958)之间不同(P<1x10-5)。其中 6 个 SNP 在四种 ALL 亚型之间的等位基因频率不同(P≤0.05)。ARID5B 中的两个 SNP 不仅在 ALL 组与非 ALL 组之间不同(rs10821936,P=1.4x10-15,比值比[OR]=1.91;rs10994982,P=5.7x10-9,OR=1.62),而且还能将 B-hyperdiploid ALL 与其他亚型区分开(rs10821936,P=1.62 x10-5,OR=2.17;rs10994982,P=0.003,OR 1.72)。这些 ARID5B SNP 在一个独立验证队列(n=124 名 ALL 儿童)中也将 B-hyperdiploid ALL 与其他亚型区分开(P=0.003 和 P=0.0008,OR 分别为 2.45 和 2.86,
【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-17195
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-17195
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们确定了与儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)及其亚型相关的胚系单核苷酸多态性(SNPs)。利用Affymetrix 500K定位阵列和公开可用的基因型数据,我们识别出18个SNPs,其在儿童ALL人群(n=317)与非ALL对照组(n=17,958)之间的等位基因频率存在差异(P<1x10-5)。其中6个SNPs在四种ALL亚型间的等位基因频率也存在差异(P≤0.05)。ARID5B基因上的两个SNPs不仅在ALL组与非ALL组之间存在差异(rs10821936,P=1.4x10-15,优势比[OR]=1.91;rs10994982,P=5.7x10-9,OR=1.62),还能将B-超二倍体ALL与其他亚型区分开来(rs10821936,P=1.62x10-5,OR=2.17;rs10994982,P=0.003,OR=1.72)。这些ARID5B SNPs在一个独立验证队列(n=124名ALL儿童)中同样能将B-超二倍体ALL与其他亚型区分开来(分别为P=0.003和P=0.0008,OR分别为2.45和2.86),并且与白血病淋巴母细胞中甲氨蝶呤的蓄积及基因表达模式相关。我们得出结论:胚系基因组变异影响特定ALL亚型的易感性及其特征。
我们利用微阵列技术详细描绘了被诊断为急性淋巴细胞白血病的儿童原代白血病原始细胞中基因表达的全局程序。
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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