GSE329580:ZNF292突变损害RNA与蛋白质生物合成并定义早期慢性淋巴细胞白血病的不良预后亚群

研究聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)中复发性ZNF292改变,评估其在早期CLL中的预后价值,并整合患者转录组与CRISPR/Cas9实验探索分子机制

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基因组预测GPL216979606
GSE329580: ZNF292 mutations impair RNA and protein biosynthesis defining an adverse prognostic subset in early-stage chronic lymphocytic leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

GSE329580:ZNF292突变损害RNA与蛋白质生物合成并定义早期慢性淋巴细胞白血病的不良预后亚群

ZNF292 mutations impair RNA and protein biosynthesis defining an adverse prognostic subset in early-stage chronic lymphocytic leukemia

该数据集来自NCBI GEO,包含1个文件(GSE329580_series_matrix.txt.gz),基于高通量测序的表达谱数据,物种为人类(9606),平台为GPL21697。研究聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)中复发性ZNF292改变,评估其在早期CLL中的预后价值,并整合患者转录组与CRISPR/Cas9实验探索分子机制。数据可用于分析ZNF292突变与首次治疗时间及总生存期的关联,识别早期CLL高危亚群,并支持RNA与蛋白质生物合成相关机制研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Apr 30 202。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):ZNF292改变在慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中被反复检出,3%-6%表现为突变,2%表现为6q缺失。尽管既往研究提示ZNF292突变具有独立预后作用,但其在早期CLL中的临床相关性及潜在生物学机制仍不明确。在此,我们在一个独立队列中评估了ZNF292改变的预后相关性,重点关注早期疾病。这些突变与更短的首次治疗时间(TTFT;中位25 vs. 52个月,P = .009)和更差的总生存期(OS,中位93 vs. 148个月,P = .004)相关。重要的是,ZNF292改变独立预测更短的TTFT和OS,在早期CLL中识别出一个高风险亚组。为阐明潜在分子机制,我们整合了CLL患者的转录组分析及CRISPR/Cas9-

【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:GPL21697、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=GSE329580

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 07 202,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
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

ZNF292改变在慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中被反复检出,其中3%-6%为突变,2%为6q缺失。尽管既往研究提示ZNF292突变具有独立预后意义,但其在早期CLL中的临床相关性及潜在生物学机制仍未明确。在此,我们在一个独立队列中评估了ZNF292改变的预后相关性,重点关注早期疾病。这些突变与较短的首治时间(TTFT;中位25个月 vs. 52个月,P = .009)和较差的总生存期(OS,中位93个月 vs. 148个月,P = .004)相关。重要的是,ZNF292改变可独立预测较短的TTFT和OS,从而识别出早期CLL中的高危亚组。为阐明潜在分子机制,我们整合了CLL患者的转录组分析及CRISPR/Cas9编辑的同基因模型。该分析揭示,ZNF292突变抑制整体RNA和蛋白质生物合成,并调控细胞周期进程。此外,ZNF292缺陷通过CHK1激活缺陷损害复制应激反应,导致DNA损伤积累。

在评估潜在的治疗脆弱性时,ZNF292突变细胞对依鲁替尼和维奈托克表现出增强的敏感性。总体而言,这些发现表明ZNF292变异可作为早期CLL的独立预后标志物,为其在疾病进展中的作用提供了新的机制见解。

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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