T-PLL分子基础：TCL1/ATM及表观遗传指导的损伤反应的可操作扰动 [人类基因表达芯片]
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 T-PLL 分子基础研究的人类基因表达芯片数据，含 1 个文件（GSE107397_series_matrix.txt.gz），主题标签涉及表达谱芯片、GPL10558 与 9606
![GSE107397: The molecular basis of T-PLL is an actionable perturbation of TCL1/ATM- and epigenetically instructed damage responses [human gene expression array]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/145558.jpg)
基本信息
资源简介
T-PLL分子基础：TCL1/ATM及表观遗传指导的损伤反应的可操作扰动 [人类基因表达芯片]
The molecular basis of T-PLL is an actionable perturbation of TCL1/ATM- and epigenetically instructed damage responses [human gene expression array]
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 T-PLL 分子基础研究的人类基因表达芯片数据，含 1 个文件（GSE107397_series_matrix.txt.gz），主题标签涉及表达谱芯片、GPL10558 与 9606。源站描述指出研究整合了 111 例特征明确患者的基因表达、等位拷贝数与核苷酸序列改变的大规模数据，涉及 T 细胞活化特征、克隆变异、拷贝数变异热点、融合分子、可变转录本及进展相关动态，并围绕 TCL1 过表达与 ATM 损伤构建 T-PLL 发病多维模型。数据可用于 T-PLL 分子分型与表达谱分类研究（来源 NCBI）。
【数据集背景】
源站首次发布：Nov 27 201。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：T细胞幼淋巴细胞白血病（T-PLL）是一种罕见且预后不良的成熟T细胞恶性肿瘤。为解决其不完整的分子概念，我们整合了111例特征明确患者的基因表达、等位拷贝数（CN）和核苷酸序列改变的大规模分析数据。除了显著的T细胞活化特征和常见的克隆变异外，我们还识别了拷贝数变异的新热点、融合分子、可变转录本以及进展相关的动态变化。T-PLL的整体病变谱主要注释于DNA损伤反应、T细胞受体/细胞因子信号传导和组蛋白调控等轴线。我们构建了一个以TCL1过表达与破坏性ATM畸变独特组合作为起始核心病变的T-PLL发病多维模型。TCL1所施加的影响与compr
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 0 B。
【主题与分类】
主题标签：Expression profiling by array、GPL10558、9606。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE107397
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 11 202，引用时请注意版本时效。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
T细胞幼淋巴细胞白血病（T-PLL）是一种罕见且预后不良的成熟T细胞恶性肿瘤。为弥补其分子概念的不完整，我们整合了111例特征明确患者的基因表达改变、等位基因拷贝数（CN）及核苷酸序列的大规模图谱数据。除显著的T细胞活化特征和常见的克隆性变异外，我们还识别了拷贝数变异的新的热点、融合分子、替代转录本以及进展相关动态变化。T-PLL的整体病变谱主要注释于DNA损伤应答、T细胞受体/细胞因子信号传导及组蛋白调控等轴线。我们构建了一个以TCL1过表达与损伤性ATM异常这一独特组合作为起始核心病变的多维度T-PLL发病模型。TCL1所施加的效应与受损的ATM协同作用，朝向DNA损伤处理受损的白血病表型发展。功能失调的ATM似乎无法有效缓解升高的氧化还原负荷和端粒磨损，也难以引发针对基因毒性损伤的p53依赖性凋亡反应。
作为非基因毒性策略，p53再激活剂与脱乙酰酶抑制剂的协同组合能够恢复这种细胞死亡的执行。
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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