间变性大细胞淋巴瘤基因表达谱揭示两种主要类型及可靶向生物学:LLMPP研究

该数据集来自NCBI GEO(GSE280480),包含1个文件,为LLMPP研究中间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)的基因表达谱数据

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基因组分类GPL203019606
GSE280480: Gene expression profiling reveals two overarching types of anaplastic large cell lymphoma with distinct targetable biology: an LLMPP study

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

间变性大细胞淋巴瘤基因表达谱揭示两种主要类型及可靶向生物学:LLMPP研究

Gene expression profiling reveals two overarching types of anaplastic large cell lymphoma with distinct targetable biology: an LLMPP study

该数据集来自NCBI GEO(GSE280480),包含1个文件,为LLMPP研究中间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)的基因表达谱数据。研究对689例ALCL进行专家共识审查、遗传亚型分型及磷酸化STAT3免疫组化,并对393例进行RNAseq无监督基因表达谱分析,识别出两种主要分子类型,可基于磷酸化STAT3Y705表达以91%准确率预测。数据可用于ALCL分子分型及靶向生物学研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 28 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)是CD30+ T细胞淋巴瘤,具有共同的病理特征,但在临床表现、结局和遗传学上存在差异。当前分类结合了临床表现和ALK状态,但未能充分反映分子异质性和治疗脆弱性。我们在淋巴瘤/白血病分子谱分析项目中研究了689例ALCL,并进行了专家共识审查、遗传亚型分型(ALK、DUSP22、TP63和三阴性)以及磷酸化STAT3Tyr705的免疫组化。对393例进行RNAseq无监督基因表达谱分析,识别出ALCL的2种主要分子类型,可基于磷酸化STAT3Y705表达的存在(I型)或缺失(II型)以91%的准确率进行预测(P<0.0001)。I型ALCL包括ALK+ ALCL和一个独特的三阴性ALCL亚群(TN-I);II型ALCL包括具有DUSP22异常的肿瘤

【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:GPL20301、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=GSE280480

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 09 202,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
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数据说明

间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)是CD30+ T细胞淋巴瘤,具有共同的病理学特征,但在临床表现、结局和遗传学方面存在差异。目前的分类结合了临床表现和ALK状态,但未能充分反映分子异质性和治疗脆弱性。我们在淋巴瘤/白血病分子谱分析计划中研究了689例ALCL,并进行了专家共识审查、遗传学分型(ALK、DUSP22、TP63和三阴性)以及磷酸化STAT3Tyr705的免疫组化检测。对393例样本进行RNAseq及无监督基因表达谱分析,识别出ALCL的2种主要分子类型,基于磷酸化STAT3Y705表达的有无(I型)可预测,准确率达91%(P<0.0001)。I型ALCL包括ALK+ ALCL和一种独特的三阴性ALCL亚群(TN-I);II型ALCL包括具有DUSP22和/或TP63重排的肿瘤以及其余三阴性ALCL(TN-II)。I型ALCL富集JAK-STAT3通路(FDR<0.0001),而II型ALCL富集非酪氨酸激酶通路,尤其是表观遗传调控因子(FDR=0.003)。

EZH2是排名第一的基因(FDR=1.3×10⁻⁹⁷),免疫组化显示EZH2和H3K27me3过表达(P<0.0001)。在系统性ALCL(N=257)中,DUSP22重排型ALCL(5年OS,95%)和ALK+ ALCL(88%)预后良好,三阴性ALCL(TN-I,52%;TN-II,37%)预后居中,TP63重排型ALCL预后差(0%;P<0.0001)。我们提出了一种整合分子分类,该分类保留了目前诊断的ALCL实体,同时识别出4种分子上不同的ALK− ALCL亚型(DUSP22重排型、TP63重排型、TN-I和TN-II)。该分类可简便地应用于常规实践或临床试验中的石蜡组织,并将ALCL分层为在诊断、预后、生物学及潜在治疗上具有相关性的亚型。

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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