表达催化失活RAG1的Eμ-TCL1小鼠中慢性淋巴细胞白血病加速进展

研究比较表达催化失活显性负性RAG1的Eμ-TCL1双转基因小鼠与Eμ-TCL1小鼠,发现双转基因小鼠中CD5+ B细胞扩增和CLL进展更快、更均一

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL624610090
GSE44940: Accelerated progression of chronic lymphocytic leukemia in Eμ-TCL1 mice expressing catalytically inactive RAG1

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

表达催化失活RAG1的Eμ-TCL1小鼠中慢性淋巴细胞白血病加速进展

Accelerated progression of chronic lymphocytic leukemia in Eμ-TCL1 mice expressing catalytically inactive RAG1

该数据集来自NCBI GEO(GSE44940),包含1个文件(GSE44940_series_matrix.txt.gz),采用芯片表达谱分析,物种为小鼠(10090),平台为GPL6246。研究比较表达催化失活显性负性RAG1的Eμ-TCL1双转基因小鼠与Eμ-TCL1小鼠,发现双转基因小鼠中CD5+ B细胞扩增和CLL进展更快、更均一。数据可用于分析CLL加速进展相关的基因表达变化(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Mar 07 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B细胞慢性淋巴细胞白血病(CLL)常先于良性单克隆或少克隆CD5+ B细胞增多症出现。我们构建了在外周表达催化失活、显性负性重组激活基因1(dnRAG1小鼠)的转基因小鼠。这些动物发生早发性惰性CD5+ B细胞增多症,部分原因是启动以改变自身反应性B细胞受体特异性的次级V(D)J重排存在缺陷。假设dnRAG1小鼠中积累的CD5+ B细胞代表CLL前体,我们将dnRAG1小鼠与易患CLL的Eµ-TCL1小鼠杂交,以确定Eµ-TCL1小鼠中dnRAG1表达是否加速CLL样疾病的发作。我们发现,与Eµ-TCL1小鼠相比,双转基因小鼠(DTG小鼠)中CD5+ B细胞扩增和CLL进展发生得更快、更均一,但具有相似的表型和白血病

【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、GPL6246、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=GSE44940

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 04 201,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

B细胞慢性淋巴细胞白血病(CLL)常先出现良性单克隆或少克隆性CD5+ B细胞增多症。我们构建了在外周表达催化失活、显性负性重组激活基因1的转基因小鼠(dnRAG1小鼠)。这些动物发生早发性惰性CD5+ B细胞增多症,部分原因是启动以改变自身反应性B细胞受体特异性的次级V(D)J重排存在缺陷。假设dnRAG1小鼠中积聚的CD5+ B细胞代表CLL前体,我们将dnRAG1小鼠与易患CLL的Eµ-TCL1小鼠杂交,以确定Eµ-TCL1小鼠中dnRAG1的表达是否加速CLL样疾病的发病。我们发现,与Eµ-TCL1小鼠相比,双转基因小鼠(DTG小鼠)中CD5+ B细胞扩增和CLL进展发生得更快、更一致,但具有相似的表型和致白血病特征。

为了深入了解转基因小鼠中CD5+ B细胞积累所涉及的基因或通路,我们进行了比较基因表达谱研究,使用了从野生型和转基因小鼠中分离的正常和CD5+ B细胞,这些小鼠分别处于12周龄(白血病前期)或DTG小鼠CLL发病时(以年龄匹配的野生型和单转基因小鼠作为对照)。这些分析证实了CD5+ B细胞中耐受性基因的上调,并揭示了催乳素信号在受体编辑调控中的可能作用。本研究表明,未能对自身反应性重塑B细胞抗原受体基因可能会促进CD5+ B细胞的良性积累,这些细胞随后可能遭受促进CLL进展的次级遗传损伤。

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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