CLL中B细胞受体触发相关的基因表达研究(miRNA研究)

该数据集来自NCBI GEO,研究慢性淋巴细胞白血病(CLL)中B细胞受体(BCR)触发依赖的microRNA调控。通过固定化抗IgM刺激CLL细胞,对16例样本进行miRNA组分析,发现miR-132在未突变和突变IGHV亚组中均显著上调

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时间序列分类Non-coding RNA profiling by arrayGPL114879606
GSE52775: Gene expression study in CLL of B-cell receptor triggering (miRNA study)

基本信息

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时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

CLL中B细胞受体触发相关的基因表达研究(miRNA研究)

Gene expression study in CLL of B-cell receptor triggering (miRNA study)

该数据集来自NCBI GEO,研究慢性淋巴细胞白血病(CLL)中B细胞受体(BCR)触发依赖的microRNA调控。通过固定化抗IgM刺激CLL细胞,对16例样本进行miRNA组分析,发现miR-132在未突变和突变IGHV亚组中均显著上调。结合平行基因表达谱和in-silico分析,聚焦SIRT1及其对TP53乙酰化的影响,并观察到CDKN1A上调。数据可用于探索BCR信号通路中miRNA调控机制(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Nov 26 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B细胞受体(BCR)在慢性淋巴细胞白血病(CLL)的发病机制和进展中起重要作用。我们通过用固定化抗IgM刺激CLL细胞,研究了BCR触发依赖的microRNA调控。固定化抗IgM刺激的CLL细胞(n=16)的miRome在未突变(UM)和突变(M)IGHV亚组中均发现miR-132的显著上调。平行的基因表达谱和用于识别miR-132靶基因的in-silico分析使我们聚焦于SIRT1,其编码一种靶向包括TP53在内的多种蛋白的组蛋白去乙酰化酶。我们确定了固定化抗IgM刺激后SIRT1蛋白水平降低(P=0.001),同时TP53乙酰化增加(P=0.0072)。TP53靶基因CDKN1A在固定化抗IgM刺激的CLL细胞中持续上调。值得注意的是,miR-132的组成型

【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、GPL11487、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=GSE52775

【使用注意】

· 源站最后修改于 Jan 12 202,引用时请注意版本时效。

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数据说明

B细胞受体(BCR)在慢性淋巴细胞白血病(CLL)的发病机制和进展中发挥重要作用。我们通过用固定化抗IgM刺激CLL细胞,研究了BCR触发依赖性的microRNA调控。固定化抗IgM刺激的CLL细胞(n=16)的miRome分析显示,在未突变(UM)和突变(M)IGHV亚组中,miR-132均显著上调。平行的基因表达谱分析和旨在鉴定miR-132靶基因的计算机模拟分析,使我们聚焦于SIRT1,该基因编码一种组蛋白去乙酰化酶,可靶向包括TP53在内的多种蛋白质。我们确定了固定化抗IgM刺激后SIRT1蛋白水平降低(P=0.001),同时TP53乙酰化增加(P=0.0072)。TP53靶基因CDKN1A在固定化抗IgM刺激的CLL细胞中持续上调。值得注意的是,CLL病例(n=134)中miR-132的组成型表达水平与体外固定化抗IgM刺激的CLL细胞中获得的水平相当。此外,高miR-132表达水平在M型CLL患者中保持有利的预后影响(P=0.005),但在UM型CLL患者中则不然(P=0.968)。

所描述的miR-132/SIRT1/TP53轴,依次以BCR触发、miR-132上调、SIRT1下调和TP53乙酰化为特征,应当结合针对CLL中BCR通路的新兴药物来考虑。

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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