两种IGHV未突变慢性淋巴细胞白血病表观型的鉴定:具有不同B细胞相关表观遗传印记和遗传改变
该数据集来自omicsdi.org,聚焦于IGHV未突变的慢性淋巴细胞白血病(U-CLL),包含52例经高度精选、已知核型和ATM、TP53异常状态的U-CLL病例

基本信息
资源简介
两种IGHV未突变慢性淋巴细胞白血病表观型的鉴定:具有不同B细胞相关表观遗传印记和遗传改变
该数据集来自omicsdi.org,聚焦于IGHV未突变的慢性淋巴细胞白血病(U-CLL),包含52例经高度精选、已知核型和ATM、TP53异常状态的U-CLL病例。数据涉及DNA甲基化谱分析,旨在探索核型复杂性与DNA甲基化异常之间的关系。研究通过无监督主成分分析发现,样本并未根据核型复杂性形成特定聚类。该数据可用于研究CLL中表观遗传印记与遗传改变的关联,以及B细胞相关表观遗传特征的分型(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):遗传和表观遗传变化为慢性淋巴细胞白血病(CLL)的生物学和临床行为提供了重要见解。总体而言,越来越多的染色体畸变与疾病进展相关。复杂核型(CK)定义为染色体显带分析检测到至少3个数值和/或结构畸变。CK常出现在IGHV未突变(U-CLL)的CLL中,并与ATM或TP53突变相关。在此背景下,CLL中核型复杂性与DNA甲基化畸变的关系在很大程度上仍未被探索。在本研究中,我们选择了一个高度精选的52例U-CLL病例队列,这些病例具有已知的核型和ATM及TP53畸变状态。使用所有CLL样本进行的无监督主成分分析显示,根据核型复杂性没有特定的聚类。
【主题与分类】
主题标签:Methylation profiling。本站分类:肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE289415
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://omicsdi.org/dataset/geo/GSE289415
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
遗传和表观遗传变化为慢性淋巴细胞白血病(CLL)的生物学和临床行为提供了重要见解。总体而言,越来越多的染色体畸变与疾病进展相关。复杂核型(CK)定义为通过染色体显带分析检测到至少3个数值和/或结构畸变。CK常出现在IGHV未突变的CLL(U-CLL)中,并与ATM或TP53突变相关。在此背景下,核型复杂性与CLL中DNA甲基化畸变之间的关系在很大程度上仍未被探索。在本研究中,我们选取了一个高度精选的52例U-CLL病例队列,这些病例的核型以及ATM和TP53畸变状态均已明确。使用所有CLL样本进行的无监督主成分分析显示,根据核型复杂性并无特定的聚类。尽管CK并非表观遗传变异的主要驱动因素,但CK与非CK样本之间的差异甲基化(DM)分析得出一个包含59个CpG的小型特征谱,提示核型复杂性与DNA甲基化之间仅存在微弱关联。
我们注意到,ATM和TP53缺失的病例在前两个主成分中的聚类方式倾向于不同,且这种差异与核型复杂性无关。使用5000个变异最大的CpG进行的共识聚类分析证实了这两个聚类,它们分别富集了ATMdel(U-CLL C1,P=0.015)和TP53del/mut(U-CLL C2,P=0.004)。U-CLL C1还富集了ATM突变(P=0.017)和del(13q)(P=0.007),而U-CLL C2还与12三体(tri12)相关(P=0.004)。这两个聚类在首次治疗时间和总生存期方面均表现出相似的不利临床行为。对它们进行DM分析后,共得到4,333个差异CpG。令人惊讶的是,尽管所有病例均为U-CLL,即生发中心未经历型,仍有2,150个CpG在正常B细胞分化过程中受到调控。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




