甲基化芯片分析显示mIDH相关DNA高甲基化反映AML分化阻滞而非TET去甲基化抑制

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Transcriptomics。源站描述了一项针对急性髓系白血病(AML)的研究,利用大型AML队列的Infinium 450K数据分析mIDH患者的基因组甲基化模式,发现mIDH与数万个CpG位点的显著DNA高甲基化相关;但过表达

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基因组分类Transcriptomics
Methylation profiling by array shows that mIDH-associated DNA hypermethylation in acute myeloid leukemia reflects differentiation blockage rather than inhibition of TET-mediated demethylation

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

甲基化芯片分析显示mIDH相关DNA高甲基化反映AML分化阻滞而非TET去甲基化抑制

该数据集来自omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为Transcriptomics。源站描述了一项针对急性髓系白血病(AML)的研究,利用大型AML队列的Infinium 450K数据分析mIDH患者的基因组甲基化模式,发现mIDH与数万个CpG位点的显著DNA高甲基化相关;但过表达mIDH的髓系白血病细胞、在D-2-HG存在下培养的细胞或TET2突变AML患者未显示类似甲基化改变。数据可用于探究mIDH相关DNA高甲基化与分化阻滞的关系(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):异柠檬酸脱氢酶1和2(IDH1/2)在急性髓系白血病(AML)中反复突变,但其在白血病发生中的机制作用尚不清楚。突变型IDH1/2(mIDH1/2)产生的D-2-羟基戊二酸(D-2-HG)对TET酶的抑制被认为可促进肿瘤发生过程中的表观遗传失调。此外,mIDH还在多种细胞培养和小鼠模型中诱导分化阻滞。在此,我们利用来自大型AML队列的Infinium 450K数据分析mIDH患者的基因组甲基化模式,发现mIDH与数万个CpG位点的显著DNA高甲基化相关。然而有趣的是,过表达mIDH的髓系白血病细胞、在D-2-HG存在下培养的细胞或TET2突变AML患者并未显示类似的甲基化改变。在进一步分析中,我们还charact

【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-6059

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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

异柠檬酸脱氢酶1和2(IDH1/2)在急性髓系白血病(AML)中反复发生突变,但其在白血病发生中的机制作用尚不清楚。突变型IDH1/2(mIDH1/2)产生的D-2-羟基戊二酸(D-2-HG)对TET酶的抑制作用被认为可促进肿瘤发生过程中的表观遗传失调。此外,mIDH还在多种细胞培养和小鼠模型中诱导分化阻滞。在此,我们利用大型AML队列的Infinium 450K数据,分析了携带mIDH的AML患者的基因组甲基化模式,发现mIDH与数万个CpG位点上显著的DNA高甲基化相关。然而有趣的是,过表达mIDH的髓系白血病细胞、在D-2-HG存在下培养的细胞或TET2突变型AML患者并未显示出相似的甲基化改变。在进一步分析中,我们还表征了髓系祖细胞的甲基化图谱,并分析了其与mIDH相关高甲基化的关系。

我们的发现表明,髓系细胞的分化状态,而非TET介导的DNA去甲基化的抑制,是急性髓系白血病中mIDH相关高甲基化的主要因素。此外,我们的结果对于理解目前开发的mIDH抑制剂的作用机制也具有重要意义。

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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