GSE46261：小核仁RNA作为慢性淋巴细胞白血病的新生物标志物

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE46261

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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   • 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

小核仁RNA（snoRNA）和小Cajal体特异性RNA是参与其他RNA分子成熟过程的非编码RNA。sno/scaRNA表达的异常可能在癌症发生中发挥作用。本研究阐明了211例慢性淋巴细胞白血病（CLL）患者（Binet A期）高度纯化细胞中sno/scaRNA的表达模式，并与不同正常B细胞亚群的表达模式进行了比较。CLL呈现出与正常记忆B细胞、初始B细胞和边缘区B细胞相似的sno/scaRNA表达谱，仅有少数转录本下调（SNORA31、-6、-62和-71C）。我们的分析还提示sno/scaRNA表达模式存在一定的异质性，这种异质性似乎与主要生物学标志物（ZAP-70和CD38）、分子标志物（IGHV突变）和细胞遗传学标志物无关。此外，我们发现SNORA70F在预后不良亚组中显著下调，且这一现象与其宿主基因COBLL1的下调相关。最后，我们构建了一个基于SNORA74A和SNORD116-18表达的独立模型，该模型似乎能够区分两个不同的CLL预后组。

这些数据拓展了关于癌症中sno/scaRNAs失调的认识，并可能有助于发现与该疾病相关的新型生物标志物，这些标志物可能有助于预测早期CLL患者的临床结局。

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。