Ph样B细胞急性淋巴细胞白血病临床前模型的肿瘤发生与器官浸润特异性治疗 RNA-seq 数据集 1
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 Ph 样 B 细胞急性淋巴细胞白血病临床前模型中肿瘤发生与器官浸润特异性治疗的 RNA-seq 数据集 1，属于肿瘤/白血病分类
![GSE157958: Oncogenesis and organ infiltration specific therapy in a preclinical model of Ph-like B cell acute lymphoblastic leukemia [RNA-seq dataset 1]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/130490.jpg)
基本信息
资源简介
Ph样B细胞急性淋巴细胞白血病临床前模型的肿瘤发生与器官浸润特异性治疗 RNA-seq 数据集 1
Oncogenesis and organ infiltration specific therapy in a preclinical model of Ph-like B cell acute lymphoblastic leukemia [RNA-seq dataset 1]
该数据集来自 NCBI GEO，标题为 Ph 样 B 细胞急性淋巴细胞白血病临床前模型中肿瘤发生与器官浸润特异性治疗的 RNA-seq 数据集 1，属于肿瘤/白血病分类。数据包含 1 个文件 GSE157958_series_matrix.txt.gz，作者为 Dennis 和 Das Gupta，发布时间为 Sep 15 202。研究比较肿瘤 10、11、14 与 Irf4–/– 小鼠骨髓分选的 B220+ mIgM- pro/preB 细胞的基因表达，筛选差异超过两倍的基因，并进一步限定为受 IRF4 表达调控且与 Ochiai 等数据库及 B 细胞 ChIP 分析中 IRF4 结合基因匹配的基因，可用于研究 IRF4 在白血病。
【数据集背景】
源站首次发布：Sep 15 202。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：我们研究了 IRF4 缺失是否可能具有其他附带致癌效应，例如引起参与白血病发生的信号通路改变和转录变化。因此，第一步，我们将上述肿瘤 10、11 和 14 的基因表达与从 Irf4–/– 小鼠 BM 中分选的 B220+ mIgM- pro/preB 细胞的基因表达进行比较。第二步，将样本间差异超过两倍的基因缩减为仅由 de novo IRF4 表达引起改变的基因（图 3E）。这种方法使我们能够聚焦于受 IRF4 调控、同时在白血病细胞与非转化 pro/preB 细胞相比时发生改变的基因。最后，作为进一步筛选，将所得基因与 Ochiai 等人提供的数据 bank 匹配，并选择在 B 细胞 ChIP 分析中与 IRF4 结合的基因。
【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：GPL21103、10090。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=GSE157958
【使用注意】
· 源站最后修改于 Jul 26 202，引用时请注意版本时效。
下载信息
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数据集获取
源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE157958
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
我们探究了IRF4缺失是否可能具有其他附带致癌效应，例如通过引起与白血病发生相关的信号通路改变和转录变化。因此，第一步，我们将上述肿瘤10、11和14的基因表达与从Irf4–/–小鼠骨髓中分选出的B220+ mIgM-前/前B细胞的基因表达进行了比较。第二步，将样本间差异超过两倍的基因进一步缩减为仅那些我们发现受新生IRF4表达影响的基因（图3E）。这种方法使我们能够聚焦于既受IRF4调控，又在白血病性前/前B细胞与非转化前/前B细胞相比发生改变的基因。最后，作为进一步筛选，将所得基因与Ochiai等人提供的数据银行进行匹配，并在B细胞ChIP分析中筛选出被IRF4结合的基因。
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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