FPD患者特异性iPSC中RUNX1突变靶向矫正恢复巨核细胞生成缺陷

该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,对应FPD/AML患者来源的诱导多能干细胞(iPSC)研究。数据覆盖两个家族性血小板紊乱伴急性髓系白血病倾向患者的iPSC,以及经基因打靶矫正RUNX1突变后的iPSC,用于比较巨核细胞分化过程中的基因表达变化

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基因组分类Expression profiling by arrayGPL166869606
GSE54295: Targeted correction of RUNX1 mutation in FPD patient-specific induced pluripotent stem cells rescues megakaryopoietic defects

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

FPD患者特异性iPSC中RUNX1突变靶向矫正恢复巨核细胞生成缺陷

Targeted correction of RUNX1 mutation in FPD patient-specific induced pluripotent stem cells rescues megakaryopoietic defects

该数据集来自NCBI GEO,包含1个表达谱芯片文件,对应FPD/AML患者来源的诱导多能干细胞(iPSC)研究。数据覆盖两个家族性血小板紊乱伴急性髓系白血病倾向患者的iPSC,以及经基因打靶矫正RUNX1突变后的iPSC,用于比较巨核细胞分化过程中的基因表达变化。该数据可用于分析RUNX1突变对巨核细胞生成的影响,并评估基因矫正后表达谱的恢复情况,为FPD/AML的体外建模和机制研究提供转录组层面的支持(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Jan 22 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):家族性血小板紊乱伴急性髓系白血病倾向(FPD/AML)是一种常染色体显性遗传的造血系统疾病,由RUNX1的杂合突变引起。FPD/AML患者存在出血性疾病,其特征为血小板减少症,表现为血小板数量和功能降低,并有发展为AML的倾向。目前尚无合适的FPD/AML动物模型,因为Runx1+/-小鼠和斑马鱼不会发生出血性疾病或白血病。在此,我们从一个FPD/AML家族的两名患者中衍生出诱导多能干细胞(iPSCs),并发现FPD iPSCs在体外巨核细胞分化方面存在缺陷。我们通过基因打靶矫正了一个FPD iPSC系中的RUNX1突变,使培养中iPSCs的巨核细胞生成恢复正常。我们的结果证明了利用患者特异性细胞成功进行FPD的体外建模

【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、GPL16686、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=GSE54295

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 15 201,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

家族性血小板病伴急性髓系白血病易感性(FPD/AML)是一种常染色体显性遗传的造血系统疾病,由RUNX1基因的杂合突变引起。FPD/AML患者表现为出血性疾病,特征为血小板减少症,血小板数量和功能下降,并有发展为AML的倾向。目前尚无合适的FPD/AML动物模型,因为Runx1+/-小鼠和斑马鱼不会出现出血性疾病或白血病。在此,我们从一个FPD/AML家系中的两名患者身上衍生出诱导多能干细胞(iPSCs),并发现FPD iPSCs在体外巨核细胞分化方面存在缺陷。我们通过基因打靶技术纠正了一株FPD iPSC系中的RUNX1突变,从而使培养中的iPSCs巨核细胞生成恢复正常。我们的结果证明了利用患者特异性iPSCs成功建立FPD的体外模型,并证实RUNX1突变是FPD患者巨核细胞生成缺陷的原因。

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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