SF3B1突变通过激活mTOR通路加速CLL发展的数据集

该数据集来自NCBI GEO,标题为SF3B1突变通过激活mTOR通路加速CLL发展,属于肿瘤/白血病分类。研究通过将B细胞特异性Sf3b1-K700E等位基因小鼠与Mdr小鼠杂交,探究Sf3b1突变对CLL进展的影响,发现其影响Nfatc1可变剪接并激活mTOR和MYC通路

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时间序列分类GPL1510310090
GSE300699: SF3B1 mutation accelerates the development of CLL via activation of the mTOR pathway

基本信息

模态
时间序列
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分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

SF3B1突变通过激活mTOR通路加速CLL发展的数据集

SF3B1 mutation accelerates the development of CLL via activation of the mTOR pathway

该数据集来自NCBI GEO,标题为SF3B1突变通过激活mTOR通路加速CLL发展,属于肿瘤/白血病分类。数据为高通量测序表达谱,包含1个文件(GSE300699_series_matrix.txt.gz),物种为小鼠(10090),平台GPL15103。研究通过将B细胞特异性Sf3b1-K700E等位基因小鼠与Mdr小鼠杂交,探究Sf3b1突变对CLL进展的影响,发现其影响Nfatc1可变剪接并激活mTOR和MYC通路。数据可用于分析SF3B1突变相关基因表达变化及通路机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jun 24 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):RNA剪接因子SF3B1是慢性淋巴细胞白血病(CLL)中最常发生突变的基因之一;这些突变常与染色体13q缺失(del(13q))共存。SF3B1突变和del(13q)的存在预示CLL预后较差,提示这两种病变影响CLL的侵袭性。虽然小鼠B细胞中的del(13q)(Mdr小鼠)而非Sf3b1-K700E的表达驱动CLL的发生,但我们假设SF3B1突变加速CLL进展。在本研究中,我们将具有B细胞特异性Sf3b1-K700E等位基因的小鼠与Mdr小鼠杂交,以确定Sf3b1突变对CLL进展的影响。我们发现这两种病变在小鼠B细胞中的共存确实导致CLL加速。我们表明Sf3b1-K700E影响Nfatc1的可变RNA剪接并激活mTOR信号和MYC通路, contributin

【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:GPL15103、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=GSE300699

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jul 14 202,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

RNA剪接因子SF3B1是慢性淋巴细胞白血病(CLL)中最常发生突变的基因之一;这些突变常与染色体13q缺失(del(13q))共同出现。SF3B1突变和del(13q)的存在预示CLL预后较差,提示这两种病变影响CLL的侵袭性。虽然小鼠B细胞中的del(13q)(Mdr小鼠)而非Sf3b1-K700E的表达驱动CLL的发生,但我们假设SF3B1突变加速CLL进展。在本研究中,我们将携带B细胞特异性Sf3b1-K700E等位基因的小鼠与Mdr小鼠杂交,以确定Sf3b1突变对CLL进展的影响。我们发现这两种病变在小鼠B细胞中的共同出现确实导致CLL加速。我们证明Sf3b1-K700E影响Nfatc1的可变RNA剪接,并激活mTOR信号和MYC通路,从而促进CLL加速。此外,同时抑制RNA剪接和mTOR通路可在体外和体内导致携带SF3B1突变和del(13q)的小鼠CLL细胞死亡。

因此,我们的结果表明,SF3B1突变通过激活mTOR通路促进了CLL的侵袭性,这很可能由Nfatc1的选择性剪接所介导,为在同时具有SF3B1突变和del(13q)的CLL患者亚群中靶向mTOR和RNA剪接提供了理论依据。

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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