儿童急性淋巴细胞白血病孤立性中枢神经系统复发预测数据集

该数据集来自 NCBI GEO(GSE60926),包含儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)基因表达谱数据,比较脑脊液(CSF)与骨髓(BM)来源 ALL 细胞的表达差异,并通过实时定量 PCR 和 8 色流式细胞术验证候选基因的蛋白表达

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基因组预测Expression profiling by arrayGPL5709606
GSE60926: Prediction of isolated central nervous system relapses in pediatric acute lymphoblastic leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

儿童急性淋巴细胞白血病孤立性中枢神经系统复发预测数据集

Prediction of isolated central nervous system relapses in pediatric acute lymphoblastic leukemia

该数据集来自 NCBI GEO(GSE60926),包含儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)基因表达谱数据,比较脑脊液(CSF)与骨髓(BM)来源 ALL 细胞的表达差异,并通过实时定量 PCR 和 8 色流式细胞术验证候选基因的蛋白表达。数据可用于探索孤立性中枢神经系统复发的分子特征,辅助识别高风险患者,为早期干预和减少 CNS 治疗远期后遗症提供研究基础(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:Aug 29 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):背景 在儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)中,诊断时中枢神经系统(CNS)受累罕见(1-4%),但在复发时更常见(约30%)。微小残留病诊断可预测大多数骨髓(BM)复发,但可能无法预测孤立性 CNS 复发。因此,CNS 复发可能变得相对更重要。由于 CNS 治疗有显著的远期后遗症,早期识别有 CNS 复发风险的患者至关重要。方法 比较脑脊液(CSF)中 ALL 细胞与 BM 中 ALL 细胞的基因表达谱,并通过实时定量 PCR 确认差异。对于一组选定的过表达基因,通过 8 色流式细胞术评估复发时 CSF 中 ALL 细胞和诊断时 BM 样本中 ALL 细胞的蛋白表达水平。结果 CSF 来源的 ALL 细胞显示出明显不同的

【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、GPL570、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=GSE60926

【使用注意】

· 源站最后修改于 Mar 25 201,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

背景 在儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)中,中枢神经系统(CNS)受累在诊断时较为罕见(1-4%),但在复发时更为常见(约30%)。微小残留病诊断可预测大多数骨髓(BM)复发,但很可能无法预测孤立性CNS复发。因此,CNS复发可能变得相对更为重要。由于CNS治疗具有显著的远期后遗症,早期识别有CNS复发风险的患者至关重要。方法 比较来自脑脊液(CSF)的ALL细胞与来自BM的ALL细胞的基因表达谱,并通过实时定量PCR确认差异。对于一组选定的过表达基因,通过8色流式细胞术评估复发时CSF中ALL细胞及诊断时BM样本中ALL细胞的蛋白表达水平。结果 CSF来源的ALL细胞显示出与BM来源的ALL细胞明显不同的基因表达谱,差异表达基因(包括SCD和OPN)参与生存和凋亡通路,并与JAK-STAT通路相关。

流式细胞术分析显示,在后来发生中枢神经系统(CNS)复发的ALL患者中,诊断时骨髓(BM)中已存在一个具有“CNS特征”(SCD阳性且OPN表达增高)的ALL细胞亚群(>1%),而在几乎所有其他患者中该亚群<1%或缺失。结论:诊断时存在具有“CNS特征”的ALL细胞亚群可能预测孤立性CNS复发。该信息可用于设计新的诊断和治疗策略,旨在以较低的毒性预防CNS复发。

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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