慢性淋巴细胞白血病染色质可及性图谱:亚型特异性表观基因组特征与转录调控网络

该数据集来自 NCBI GEO(GSE81274),包含 55 例患者的 88 份慢性淋巴细胞白血病(CLL)样本的全基因组染色质可及性图谱(ATAC-seq),并对 10 份代表性样本进行了 ChIPmentation 和 RNA-seq 分析

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基因组分类GPL212909606
GSE81274: Chromatin accessibility maps of chronic lymphocytic leukemia identify subtype-specific epigenome signatures and transcription regulatory networks

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

慢性淋巴细胞白血病染色质可及性图谱:亚型特异性表观基因组特征与转录调控网络

Chromatin accessibility maps of chronic lymphocytic leukemia identify subtype-specific epigenome signatures and transcription regulatory networks

该数据集来自 NCBI GEO(GSE81274),包含 55 例患者的 88 份慢性淋巴细胞白血病(CLL)样本的全基因组染色质可及性图谱(ATAC-seq),并对 10 份代表性样本进行了 ChIPmentation 和 RNA-seq 分析。数据可用于研究 CLL 表观基因组失调,识别共享核心调控区之外的样本特异性变异,并基于染色质图谱预测 IGHV 突变状态、推断 IGHV 突变型与未突变型之间的基因调控网络差异(来源 NCBI)。

【数据集背景】

源站首次发布:May 10 201。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性淋巴细胞白血病(CLL)尽管基因改变相对较少,却具有显著的临床异质性。为研究 CLL 表观基因组失调提供基础,我们使用 ATAC-seq 方法为来自 55 例患者的 88 份 CLL 样本建立了全基因组染色质可及性图谱,并对十份代表性样本进行了 ChIPmentation 和 RNA-seq 分析。基于所得数据集,我们设计并应用了一种将染色质图谱与临床注释相关联的生物信息学方法。我们的分析在 CLL 调控区的共享核心之上识别出样本特异性变异。区分 CLL 两个主要亚型的 IGHV 突变状态可通过染色质图谱准确预测,并且针对 IGHV 突变型与 IGHV 未突变型样本推断的基因调控网络识别出二者之间的特征性差异。

【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:GPL21290、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=GSE81274

【使用注意】

· 源站最后修改于 Dec 23 201,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

慢性淋巴细胞白血病(CLL)以显著的临床异质性为特征,尽管其基因改变相对较少。为了给研究CLL中表观基因组失调提供基础,我们采用ATAC-seq检测方法,为来自55例患者的88份CLL样本建立了全基因组染色质可及性图谱,并且我们还对十份代表性样本进行了ChIPmentation和RNA-seq分析。基于所得数据集,我们设计并应用了一种将染色质图谱与临床注释相关联的生物信息学方法。我们的分析在CLL调控区域的共享核心之上,识别出了样本特异性变异。IGHV突变状态——它区分了CLL的两个主要亚型——可通过染色质图谱准确预测,并且针对IGHV突变型与IGHV未突变型样本推断出的基因调控网络,识别出了这两种疾病亚型之间的特征性差异。总之,我们发现了CLL染色质景观中广泛的异质性,建立了一个用于研究白血病表观基因组失调的社区资源,并证明了在癌症队列和临床研究中进行染色质可及性图谱绘制的可行性。

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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