GSE322478:亮氨酸、自身免疫疾病与循环介质塑造淋巴恶性肿瘤因果格局

该数据集来自 NCBI GEO(GSE322478),主题为亮氨酸、自身免疫疾病与循环介质对淋巴恶性肿瘤因果格局的影响。研究基于 IEU OpenGWAS 数据库 10,090 个 GWAS 性状开展系统孟德尔随机化分析,识别自身免疫疾病为风险因素、亮氨酸为保护因素,并提示循环 promotilin

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GSE322478: Leucine, Autoimmune Diseases, and Circulating Mediators Shape the Causal Landscape of Lymphoid Malignancies

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

GSE322478:亮氨酸、自身免疫疾病与循环介质塑造淋巴恶性肿瘤因果格局

Leucine, Autoimmune Diseases, and Circulating Mediators Shape the Causal Landscape of Lymphoid Malignancies

该数据集来自 NCBI GEO(GSE322478),主题为亮氨酸、自身免疫疾病与循环介质对淋巴恶性肿瘤因果格局的影响。研究基于 IEU OpenGWAS 数据库 10,090 个 GWAS 性状开展系统孟德尔随机化分析,识别自身免疫疾病为风险因素、亮氨酸为保护因素,并提示循环 promotilin、单不饱和脂肪酸和葡萄糖为潜在介质;结果在大型流行病学队列、UK Biobank 多组学数据、淋巴恶性肿瘤细胞系及 MH/NRASG12D B 细胞前体急性淋巴细胞白血病小鼠模型中验证。数据含 1 个文件(GSE322478_series_matrix.txt.gz),属高通量测序表达谱,可用于淋巴恶性肿瘤相关表达与因果分析研究(来源 N。

【数据集背景】

源站首次发布:Feb 27 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究采用系统孟德尔随机化分析,对来自 IEU OpenGWAS 数据库的 10,090 个 GWAS 性状进行研究,以探讨淋巴恶性肿瘤(LM)的环境与代谢决定因素。自身免疫疾病,包括甲状腺功能亢进和膜性肾病,被确定为 LM 的风险因素,中介分析提示循环 promotilin、单不饱和脂肪酸和葡萄糖为潜在中介。亮氨酸被确定为保护因素。研究结果在大型流行病学队列和 UK Biobank 多组学数据中进行了评估,并进一步在淋巴恶性肿瘤细胞系和 MH/NRASG12D B 细胞前体急性淋巴细胞白血病小鼠模型中进行了检验。高亮氨酸条件在体外抑制细胞增殖并诱导凋亡,而高亮氨酸饮食在体内延长了生存期。较高的血浆亮氨酸水平也与

【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:GPL33758、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=GSE322478

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 21 202,引用时请注意版本时效。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

本研究利用IEU OpenGWAS数据库中10,090项GWAS特征进行系统性孟德尔随机化分析,探讨了淋巴系统恶性肿瘤(LM)的环境与代谢决定因素。甲状腺功能亢进和膜性肾病等自身免疫性疾病被确定为LM的危险因素,中介分析提示循环promotilin、单不饱和脂肪酸和葡萄糖可能是潜在中介因子。亮氨酸被确定为保护因素。研究结果在大型流行病学队列和英国生物银行多组学数据中进行了评估,并进一步在淋巴系统恶性肿瘤细胞系和MH/NRASG12D B细胞前体急性淋巴细胞白血病小鼠模型中进行了检验。高亮氨酸条件在体外抑制细胞增殖并诱导凋亡,而高亮氨酸饮食在体内延长了生存期。较高的血浆亮氨酸水平还与B-ALL及接受CAR-T治疗的B细胞淋巴瘤队列中改善的临床结局相关。

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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