慢性淋巴细胞白血病患者循环内皮细胞:临床与生物学特征

该数据集来自 NCBI,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者循环内皮细胞(CEC)的临床与生物学特征。研究涉及 171 例 CLL 患者,比较 CEC 水平与年龄性别匹配对照,并分析其与疾病侵袭性、治疗时间及已知标志物的关系

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL41339606
GSE14853: Circulating endothelial cells in patients with chronic lymphocytic leukemia: clinical and biological characterization

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

慢性淋巴细胞白血病患者循环内皮细胞:临床与生物学特征

Circulating endothelial cells in patients with chronic lymphocytic leukemia: clinical and biological characterization

该数据集来自 NCBI,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者循环内皮细胞(CEC)的临床与生物学特征。研究涉及 171 例 CLL 患者,比较 CEC 水平与年龄性别匹配对照,并分析其与疾病侵袭性、治疗时间及已知标志物的关系。数据包含 1 个表达谱芯片文件,可用于探索 CEC 相关基因表达模式及 CLL 预后相关分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 17 200。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在癌症患者中,循环内皮细胞(CEC)数量增加,并与疾病的侵袭性病程相关。然而,CEC 在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中的临床和生物学意义仍不确定。在本研究中,我们显示,在 171 例 CLL 患者系列中,与正常年龄和性别相关对照相比,CEC 增加。较高水平的 CEC(> 20 ul)识别出一个具有更侵袭性病程的患者亚组,其特征是在单变量和多变量分析中首次治疗时间均较短。CEC 水平与已知的侵袭性标志物(包括分期、CD38 和 ZAP70 阳性以及细胞遗传学)不相关。通过 FISH 分析,在 7 例病例中,相当比例的 CEC 呈现与肿瘤性淋巴细胞相同的细胞遗传学病变以及内皮祖细胞的免疫表型特征。基因 e

【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、GPL4133、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=GSE14853

【使用注意】

· 源站最后修改于 Feb 22 201,引用时请注意版本时效。

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    • 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

在癌症患者中,循环内皮细胞(CEC)数量增加,并与疾病的侵袭性病程相关。然而,CEC在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中的临床和生物学意义仍不确定。在本研究中,我们显示,在171例CLL患者系列中,与年龄和性别相匹配的正常对照相比,CEC升高。较高水平的CEC(> 20 ul)可识别出一个疾病病程更具侵袭性的患者亚群,其特征是在单因素和多因素分析中首次治疗时间均较短。CEC水平与已知的侵袭性标志物(包括分期、CD38和ZAP70阳性以及细胞遗传学)不相关。通过FISH分析,在7例病例中,相当比例的CEC呈现与肿瘤性淋巴细胞相同的细胞遗传学病变,并具有内皮祖细胞的免疫表型特征。分选CEC的基因表达谱显示出一种分子模式,提示其来源于CLL白血病细胞,与正常对应细胞相比,具有细胞存活和增殖增加、细胞与细胞外基质黏附减弱以及促血管生成功能增强的特征。

这些数据表明,在慢性淋巴细胞白血病(CLL)中,循环内皮细胞(CEC)来源于肿瘤,并可能作为一种新的生物学侵袭性标志物,在疾病演变中发挥作用。

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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