高通量蛋白质组学鉴定THEMIS2为未经治疗慢性淋巴细胞白血病不良无治疗生存的独立生物标志物

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)的蛋白质组学研究。研究对40例CLL病例(采样后至首次治疗时间≤24个月)和40例年龄性别匹配的对照(采样后至首次治疗时间>24个月)进行大规模无偏全局细胞内蛋白表达表征,共定量3268种蛋白质

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蛋白质预测Themis2BiomarkerChronic lymphocytic leukemia
High-throughput proteomics identifies THEMIS2 as independent biomarker of inferior treatment-free survival in untreated chronic lymphocytic leukemia

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

高通量蛋白质组学鉴定THEMIS2为未经治疗慢性淋巴细胞白血病不良无治疗生存的独立生物标志物

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,聚焦慢性淋巴细胞白血病(CLL)的蛋白质组学研究。研究对40例CLL病例(采样后至首次治疗时间≤24个月)和40例年龄性别匹配的对照(采样后至首次治疗时间>24个月)进行大规模无偏全局细胞内蛋白表达表征,共定量3268种蛋白质。结果显示IGHV突变状态和12三体对CLL蛋白质组影响最大,并与三项近期CLL质谱筛查比较鉴定出四种强且一致的蛋白质。该数据可用于探索CLL治疗-free生存相关的蛋白质标志物及分子特征的下游蛋白关联(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):尽管慢性淋巴细胞白血病(CLL)的预后判断已取得进展,但区分治疗-free生存(TFS)良好与不良的患者仍具挑战性。此外,CLL已知分子特征的下游蛋白质关联并不总是清晰。为解决这一问题,我们对40例CLL病例(采样后至首次治疗时间[TTFT]≤24个月的患者)和40例年龄、性别匹配的CLL对照(采样后TTFT>24个月的患者)队列进行了大规模、无偏的全局细胞内蛋白质表达表征。在该队列中定量了3268种蛋白质的表达。IGHV突变状态和12三体对CLL蛋白质组影响最大。有趣的是,将我们的结果与三项近期进行的CLL质谱筛查比较,我们鉴定出四种蛋白质,它们强烈且一致

【主题与分类】

主题标签:Themis2、Biomarker、Chronic lymphocytic leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/pride/PXD036918

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    • 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

尽管慢性淋巴细胞白血病(CLL)的预后预测取得了进展,但区分治疗无进展生存期(TFS)良好与不良的患者仍具挑战性。此外,CLL已知分子特征的下游蛋白质相关性并不总是清晰明了。为解决这一问题,我们对40例CLL病例(首次治疗时间[TTFT]≤采样后24个月的患者)和40例年龄、性别匹配的CLL对照(自采样起TTFT>24个月的患者)队列进行了大规模、无偏倚的全细胞蛋白质表达特征分析。在该队列中量化了3268种蛋白质的表达。IGHV突变状态和12三体对CLL蛋白质组的影响最为显著。有趣的是,将我们的结果与最近进行的三项CLL质谱筛查相比较,我们鉴定出四种与IGHV突变状态强烈且一致相关的蛋白质:ZAP70、LMNA、FTL和FTH1。

此外,我们发现THEMIS2的细胞内蛋白高表达与较短的TTFT显著相关,且独立于IGHV和TP53突变状态(HR 2.47 [95%CI 1.54-3.95],P<0.01)。THEMIS2是一种作用于B细胞受体下游的信号蛋白。这一关联分别在mRNA和蛋白水平上通过qPCR和ELISA得到了验证。最后,对一个独立生成的CLL质谱数据集的分析证实了THEMIS2表达与TFS之间的关联(THEMIS2高表达组中位TFS为4个月,而THEMIS2低表达组中位TFS未达到,P<0.0001)3。总之,我们呈现了未经治疗CLL蛋白质组的全面特征描述。值得注意的是,我们发现THEMIS2基因和蛋白表达升高可作为TTFT较差的潜在生物标志物。

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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