原发性浆细胞白血病转录特征数据集:揭示与肿瘤进展及最差预后相关的基因

该数据集来自 NCBI,聚焦原发性浆细胞白血病(pPCL)的转录谱特征。研究纳入 21 例新诊断、接受统一治疗的 pPCL 患者,样本来自多中心前瞻性临床试验,采用表达谱芯片检测

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL62449606
GSE39925: Transcriptional characterization of a prospective series of primary plasma cell leukemia revealed genes associated with tumor progression and poorest outcome

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

原发性浆细胞白血病转录特征数据集:揭示与肿瘤进展及最差预后相关的基因

Transcriptional characterization of a prospective series of primary plasma cell leukemia revealed genes associated with tumor progression and poorest outcome

该数据集来自 NCBI,聚焦原发性浆细胞白血病(pPCL)的转录谱特征。研究纳入 21 例新诊断、接受统一治疗的 pPCL 患者,样本来自多中心前瞻性临床试验,采用表达谱芯片检测。数据可用于比较 pPCL 与多发性骨髓瘤(MM)的转录差异,识别区分二者的基因签名,并探索与肿瘤进展及不良预后相关的基因表达趋势(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):浆细胞白血病(PCL)是一种罕见的浆细胞恶性疾病,既可表现为既往诊断的多发性骨髓瘤(MM)进展而来,即继发性 PCL(sPCL),也可表现为疾病的初始表现,即原发性 PCL(pPCL)。尽管其体征和症状包括 MM 中所见者,但 pPCL 具有若干明确界定其更具侵袭性病程的特征。为深入理解 pPCL 的生物学,我们研究了纳入多中心前瞻性临床试验的 21 例新诊断、接受统一治疗的 pPCL 患者的转录谱。除一例外,所有 pPCL 均具有一种主要 IGH 易位,其相关转录签名与 MM 中所观察到的相似。鉴定出一个 503 基因签名可将 pPCL 与 MM 区分开来,由此浮现出 28 个基因,其表达水平趋势被发现与

【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:Expression profiling by array、GPL6244、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=GSE39925

【使用注意】

· 源站最后修改于 Oct 09 201,引用时请注意版本时效。

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

浆细胞白血病(PCL)是一种罕见的浆细胞恶性增殖性疾病,既可表现为既往诊断的多发性骨髓瘤(MM)进展而来,即继发性PCL(sPCL),也可作为疾病的初始表现,即原发性PCL(pPCL)。尽管其临床表现和症状包括MM中所见的那些,但pPCL具有若干明确界定其更具侵袭性病程的特征。为深入探讨pPCL的生物学特征,我们研究了一个纳入多中心前瞻性临床试验的21例新诊断、同质化治疗的pPCL患者队列的转录谱。除一例外,所有pPCL均具有一种主要IGH易位,其相关转录特征与MM中所观察到的相似。我们鉴定出一个503基因特征可将pPCL与MM区分开来,从中涌现出28个基因,其表达水平趋势在来自多个机构的大规模病例数据集中与浆细胞恶性增殖性疾病的进展阶段相关,该数据集包括从正常供者到PCL的样本。随后,我们评估了pPCL系列的转录模式与结局的关联。

研究识别出三个基因,其表达水平与对来那度胺/地塞米松一线治疗的反应相关;同时,一个27基因特征被确认与总体生存率独立相关,不受分子改变、血液学参数和肾功能的影响。总体而言,我们的数据有助于深入剖析pPCL,并可能为高风险pPCL亚群的分子定义提供新的见解。

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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