GSE28654:ARSD表达与慢性淋巴细胞白血病IgVH突变状态、ZAP-70及疾病进展相关

该数据集来自NCBI GEO,包含112例慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者B细胞的基因表达谱数据,按IgVH突变状态和ZAP-70表达分为三组

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE28654: ARSD expression correlates with IgVH mutational status, ZAP-70 and disease progression in chronic lymphocytic leukemia

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

GSE28654:ARSD表达与慢性淋巴细胞白血病IgVH突变状态、ZAP-70及疾病进展相关

ARSD expression correlates with IgVH mutational status, ZAP-70 and disease progression in chronic lymphocytic leukemia

该数据集来自NCBI GEO,包含112例慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者B细胞的基因表达谱数据,按IgVH突变状态和ZAP-70表达分为三组。研究聚焦于脂质代谢相关基因及ARSD在预后不良亚组中的过表达,可用于探索CLL预后标志物及分子分型。数据以芯片表达谱形式提供,适用于分类或差异表达分析(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 15 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多项研究表明IgVH突变状态和ZAP-70表达是CLL中最相关的预后标志物,提示可将患者分为两个亚组:预后良好(MTZAP-70-)和预后不良(UMZAP-70+)。我们测定了112例CLL患者B细胞的基因表达,将其分为三类:第一类为IgVHMT且ZAP-70-,第二类为IgVHUM且ZAP-70+,第三类包括IgVHUM ZAP-70-和IgVHMT ZAP-70+。我们发现编码参与脂质(甘油酯/甘油磷脂)代谢酶的基因LPL、AGPAT2、MBOAT1、CHPT1、AGPAT4、PLD1在UMZAP-70+中过表达。此外,本研究证明属于鞘脂代谢的基因ARSD是一个在UMZAP-70+中相对于MTZAP-70-显著过表达的新基因。与MTZAP-70- CLL B细胞相比,UMZAP-70+中ARSD蛋白浓度显著更高。

【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、GPL570、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=GSE28654

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,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

多项研究证实,IgVH突变状态和ZAP-70表达是CLL中最相关的预后标志物,提示可将患者分为两个亚组:预后良好组(MTZAP-70-)和预后不良组(UMZAP-70+)。我们测定了112例CLL患者B细胞的基因表达,将其分为三组:第一组为IgVHMT且ZAP-70-,第二组为IgVHUM且ZAP-70+,第三组包括IgVHUM ZAP-70-和IgVHMT ZAP-70+。我们发现,编码参与脂质(甘油酯/甘油磷脂)代谢酶的LPL、AGPAT2、MBOAT1、CHPT1、AGPAT4、PLD1基因在UMZAP-70+中过表达。此外,本研究表明,属于鞘脂代谢的ARSD基因是一个新的基因,相较于MTZAP-70-,其在UMZAP-70+中显著过表达。通过Western blotting检测发现,与MTZAP-70- CLL B细胞及健康个体B细胞相比,ARSD蛋白在UMZAP-70+中的浓度显著更高。

统计分析显示,ARSD与IgVH突变状态之间存在强相关性;ARSD蛋白水平与CLL患者需要治疗相关,且在此用途上与IgVH突变状态相当。我们的研究突显了ARSD作为CLL中有前景的新预后因素,以及鞘脂代谢作为CLL中可能的新生物学机制。

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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