临床单克隆B淋巴细胞增多症与Rai 0期慢性淋巴细胞白血病对比研究[miRNA]
该数据集来自一项前瞻性多中心研究,纳入136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,包含1个miRNA表达谱文件
![GSE40533: Clinical Monoclonal B lymphocytosis versus Rai 0 Chronic Lymphocytic Leukemia: a comparison of the cellular, molecular, cytogenetic features and clinical course in a prospective multicenter study [miRNA]](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/98000.jpg)
基本信息
资源简介
临床单克隆B淋巴细胞增多症与Rai 0期慢性淋巴细胞白血病对比研究[miRNA]
Clinical Monoclonal B lymphocytosis versus Rai 0 Chronic Lymphocytic Leukemia: a comparison of the cellular, molecular, cytogenetic features and clinical course in a prospective multicenter study [miRNA]
该数据集来自一项前瞻性多中心研究,纳入136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者,包含1个miRNA表达谱文件。研究比较了两组在细胞、分子、细胞遗传学特征及临床病程上的差异,并分析了CD38、ZAP-70、IGHV突变状态及12三体、11q-、17p-等异常与无进展生存期的关系。数据可用于探索cMBL与Rai0-CLL的miRNA表达特征及潜在分类标志物(来源 NCBI)。
【数据集背景】
源站首次发布:Aug 31 201。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本研究对136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者进行了前瞻性系列研究。虽然CD38和ZAP-70阳性的分布相似,但IGHV突变病例在cMBL中更常见(P = 0.005)。对整个患者队列的Cox多变量分析显示,cMBL状态可预测更长的PFS,而CD38表达和IGHV未突变状态以及CD38表达分别与cMBL和Rai0-CLL中较短的PFS显著相关。12三体、11q-和17p-异常在两种情况下均较少且无预测价值。值得注意的是,基因和miRNA表达谱显示cMBL与Rai0-CLL之间无显著差异。此外,根据IGHV基因突变状态,在cMBL和Rai0-CLL中发现了相似的基因和miRNA表达特征:即,
【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:Non-coding RNA profiling by array、GPL8227、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=GSE40533
【使用注意】
· 源站最后修改于 May 07 201,引用时请注意版本时效。
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- OpenDataLab:
数据说明
本研究调查了136例临床单克隆B淋巴细胞增多症(cMBL)和216例Rai 0期慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者的前瞻性系列。虽然CD38和ZAP-70阳性分布相似,但IGHV突变病例在cMBL中更为常见(P = 0.005)。对整个患者队列进行的Cox多变量分析显示,cMBL状态可预测更长的PFS,而CD38表达和IGHV未突变状态以及CD38表达分别与cMBL和Rai0-CLL中较短的PFS显著相关。12三体、11q-和17p-异常在两种情况下均较少见且无预测价值。值得注意的是,基因和miRNA表达谱显示cMBL与Rai0-CLL之间无显著差异。此外,根据IGHV基因突变状态,在cMBL和Rai0-CLL中发现了相似的基因和miRNA表达特征:即,未突变病例与突变病例具有不同的特征,与cMBL或CLL状态无关。
总体而言,我们基于一系列前瞻性患者的研究表明,cMBL与Rai0-CLL之间不存在重大的生物学差异,提示这两种实体的主要区别在于单克隆细胞群的初始大小,这可能反映在克隆扩增所需时间更长上。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




