GSE51527:CLL患者细胞中不同基因和miRNA表达谱与刻板亚群#4利用的关联[MicroRNA表达谱分析]

该数据集来自NCBI GEO,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)中表达刻板B细胞受体(BCR)亚群#4(IGHV4-34)的患者白血病细胞,包含1个MicroRNA表达谱矩阵文件

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基因组分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL82279606
GSE51527: Association between distinct gene and miRNA expression profiles and utilization of stereotyped subset #4 in the cells of CLL patients [MicroRNA Profiling]

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

GSE51527:CLL患者细胞中不同基因和miRNA表达谱与刻板亚群#4利用的关联[MicroRNA表达谱分析]

Association between distinct gene and miRNA expression profiles and utilization of stereotyped subset #4 in the cells of CLL patients [MicroRNA Profiling]

该数据集来自NCBI GEO,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)中表达刻板B细胞受体(BCR)亚群#4(IGHV4-34)的患者白血病细胞,包含1个MicroRNA表达谱矩阵文件。研究基于462例Binet A期CLL前瞻性队列中的16例亚群#4患者,比较其与其余IGHV突变患者的基因和miRNA表达差异,发现亚群#4细胞中miR-497和miR-29c上调。数据可用于探索CLL亚群#4的miRNA调控特征及分子分型研究(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Oct 22 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):高度同源的B细胞受体,即刻板BCR,在慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中反复出现。在本研究中,我们在一个由462例Binet A期CLL患者组成的前瞻性队列中,研究了16例利用刻板亚群#4 BCR(IGHV4-34)的患者白血病细胞的生物学和分子特征。所有亚群#4患者均以IGHV突变基因构型和缺乏不良细胞遗传学病变以及NOTCH1和SF3B1突变为特征。基因表达谱分析显示,与其余IGHV突变患者相比,亚群#4患者白血病细胞中WDFY4、MF2A显著下调,PDGFA、FGFR1和TFEC基因上调。同样,在亚群#4病例的细胞中,存在特定的miRNA表达模式,涉及miR-497和miR-29c的上调。此外

【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=GSE51527

【使用注意】

· 源站最后修改于 Aug 14 201,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

高度同源的B细胞受体,即定型BCR,在部分慢性淋巴细胞白血病(CLL)患者中呈复发性表达。本研究在一个包含462例Binet A期CLL患者的前瞻性队列中,探讨了16例使用定型亚群#4 BCR(IGHV4-34)患者白血病细胞的生物学和分子特征。所有亚群#4患者均以IGHV基因突变构型和缺乏不良细胞遗传学病变以及NOTCH1和SF3B1突变为特征。基因表达谱分析显示,与其余IGHV突变患者相比,亚群#4患者白血病细胞中WDFY4、MF2A显著下调,PDGFA、FGFR1和TFEC基因上调。同样,亚群#4病例的细胞中存在特定的miRNA表达模式,涉及miR-497和miR-29c的上调。此外,将miR-497模拟物转染至原代白血病CLL细胞中可诱导BCL2下调,已知BCL2是该miRNA的已验证靶标。

我们的数据揭示了来自#4亚组患者细胞中独特的基因和miRNA表达谱,为进一步证实BCR在塑造白血病细胞特征中的假定作用提供了更多证据。

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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