老年细胞遗传学正常AML患者临床适用长非编码RNA谱的预后与生物学意义

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE130923

标准获取流程：

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   • 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

我们此前已表明，48种长链非编码RNA（lncRNAs）的表达水平可生成一种预后lncRNA评分，该评分与细胞遗传学正常的急性髓系白血病（CN-AML）老年患者（年龄≥60岁）的结局独立相关。然而，用于识别和测量预后lncRNAs的技术并不适合实际临床检测。在此，我们报告一种基于nCounter平台的检测方法，旨在以临床友好的方式对预后lncRNAs进行靶向测量。我们分析了一个由76名老年CN-AML患者组成的独立队列，发现nCounter检测方法可产生可重复的测量结果，且lncRNA评分保留了其预后价值；与lncRNA评分不利的患者相比，lncRNA评分有利的患者更可能达到完全缓解（CR，P=0.009），并且无病生存期（DFS，P=0.05）、总生存期（OS，P=0.02）和无事件生存期（EFS，P=0.002）更长。在多变量分析中，lncRNA评分状态与CR率（P=0.02）以及OS（P=0.02）和EFS（P=0.02）持续时间独立相关。

为了获得生物学见解，我们检查了一个先前通过RNA测序分析过的老年CN-AML患者数据集。我们发现，在lncRNA评分不利的患者中，参与免疫反应和B细胞受体信号传导（目前已有针对这些通路的抑制剂）的基因富集。我们得出结论，临床上适用的lncRNA谱分析是可行的，并可能有助于老年CN-AML患者的风险分层。此外，我们还识别出在lncRNA评分不利的高风险患者中活跃的潜在可靶向分子通路。

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。