慢性淋巴细胞白血病线粒体突变的纵向单细胞动态数据集

该数据集利用 mtscATAC-seq 技术,对 9 例慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者的外周血、骨髓和淋巴结进行线粒体突变追踪,覆盖观察等待、FCR 化疗、异基因干细胞移植、ibrutinib 治疗及 Richter 综合征转化等不同临床场景

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基因组分类GPL246769606
GSE163579: Longitudinal single-cell dynamics of mitochondrial mutations in chronic lymphocytic leukemia mirror disease history

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

慢性淋巴细胞白血病线粒体突变的纵向单细胞动态数据集

Longitudinal single-cell dynamics of mitochondrial mutations in chronic lymphocytic leukemia mirror disease history

该数据集利用 mtscATAC-seq 技术,对 9 例慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者的外周血、骨髓和淋巴结进行线粒体突变追踪,覆盖观察等待、FCR 化疗、异基因干细胞移植、ibrutinib 治疗及 Richter 综合征转化等不同临床场景。数据揭示了线粒体突变在时间和组织区室中的动态模式,并表明线粒体突变可将 CLL 亚克隆与不同的染色质细胞状态关联。该数据可用于研究 CLL 克隆演化、疾病史追踪及单细胞水平线粒体突变作为天然条形码的应用(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Dec 21 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):线粒体突变有潜力作为天然条形码,允许在单细胞水平追踪异质性细胞群体,但迄今为止,线粒体突变在时间和组织区室中的动态尚未被广泛研究。该数据集使用 mtscATAC-seq 生成,追踪了 9 例慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者在不同临床场景下外周血、骨髓和淋巴结中的线粒体突变。我们的深入分析揭示了在接受观察等待、氟达拉滨、环磷酰胺和利妥昔单抗(FCR)化疗、异基因干细胞移植、ibrutinib 治疗或向 Richter 综合征转化的患者中,线粒体突变的不同动态模式。我们提供证据表明,线粒体突变可以将 CLL 亚克隆与不同的染色质细胞状态联系起来。

【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:GPL24676、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=GSE163579

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jun 13 202,引用时请注意版本时效。

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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

线粒体突变有可能充当天然条形码,从而能够在单细胞水平上追踪异质性细胞群体,但迄今为止,线粒体突变在时间和组织区室中的动态变化尚未得到广泛研究。该数据集利用mtscATAC-seq生成,用于追踪9名慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者在不同临床情景下外周血、骨髓和淋巴结中的线粒体突变。我们的深入分析揭示了在接受观察等待、氟达拉滨、环磷酰胺和利妥昔单抗(FCR)化疗、异基因干细胞移植、依鲁替尼治疗或向里氏综合征转化的患者中,线粒体突变的不同动态模式。我们提供证据表明,线粒体突变可将CLL亚克隆与不同的染色质细胞状态联系起来。线粒体突变似乎能够重现CLL的疾病历史,在患者层面支持了将体内天然条形码作为理解癌症克隆动态手段的概念。

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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