IGR_Itzykson_CMML 慢性粒单核细胞白血病基因组研究数据集

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦慢性髓系恶性肿瘤的基因组研究,涵盖骨髓增殖性肿瘤(MPN)、骨髓增生异常综合征(MDS)及 MPN/MDS,重点为最常见的慢性粒单核细胞白血病(CMML)

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时间序列分类Transcriptomics
IGR_Itzykson_CMML

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

IGR_Itzykson_CMML 慢性粒单核细胞白血病基因组研究数据集

该数据集来自 omicsdi.org,聚焦慢性髓系恶性肿瘤的基因组研究,涵盖骨髓增殖性肿瘤(MPN)、骨髓增生异常综合征(MDS)及 MPN/MDS,重点为最常见的慢性粒单核细胞白血病(CMML)。研究对 224 例 CMML 队列中 18 个基因进行分析,发现 95% 患者至少携带一个突变基因,突变基因数目与无进展生存和总生存负相关,并涉及 CD34+/CD38- 阶段克隆扩增与粒单系分化偏移。数据可用于白血病突变谱与预后相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):慢性髓系恶性肿瘤(包括骨髓增殖性肿瘤(MPN)、骨髓增生异常综合征(MDS)及 MPN/MDS)的基因组研究已鉴定出编码信号传导、表观遗传、转录和剪接因子的基因中的常见突变。在一个由 224 例慢性粒单核细胞白血病(CMML,最常见的 MPN/MDS)组成的队列中,对其中 18 个基因的分析发现,95% 的患者至少有一个突变基因,其中一些突变影响疾病表型。在多变量分析中,突变基因的数量对无进展生存和总生存产生负面影响。对分选祖细胞的分析表明,在造血过程的 CD34+/CD38- 阶段,CMML 克隆发生早期扩增,同时伴有粒单系分化的提前偏移。我们通过单细胞的突变特异性判别分析来探究克隆结构

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-1044

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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-MTAB-1044

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    • 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。

数据说明

慢性髓系恶性肿瘤,包括骨髓增殖性肿瘤(MPN)、骨髓增生异常综合征(MDS)及MPN/MDS的基因组研究,已鉴定出编码信号传导、表观遗传、转录及剪接因子的基因中存在常见突变。在224例慢性粒单核细胞白血病(CMML,为最常见的MPN/MDS)队列中,对其中18个基因的分析发现,95%的患者至少携带一个突变基因,部分突变影响疾病表型。多因素分析显示,突变基因数量对无进展生存期和总生存期均产生负面影响。对分选祖细胞的分析表明,CMML克隆在造血CD34+/CD38-阶段即发生早期扩增,并伴有粒单系分化的提前偏移。我们通过单细胞来源集落的突变特异性鉴别分析,探究了克隆结构。对单个集落进行遗传学分类,得以界定亚克隆并构建推测的进化树,提示所研究突变为线性获得。

对匹配的治疗前后样本的分析显示,克隆持续存在,仅有限且选择性地清除了部分亚克隆。该疾病的特征在于CD34+细胞群中多能髓系祖细胞和共同髓系祖细胞的扩增,这两个组分均表现出粒单核细胞分化增加而红系祖细胞减少,与正常的粒单核细胞祖细胞形成对比。总之,白血病克隆的早期扩增以及早期祖细胞粒单核细胞分化的增加,可能解释了CMML在髓系肿瘤中的特异性。本实验对应于对15例患者(慢性粒单核细胞白血病)和4例健康对照者外周血总CD34+细胞中基因表达谱的分析。

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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