儿童AML microRNA表达谱
该数据集为儿童急性髓系白血病(AML)的microRNA表达谱数据,来源于omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题为Transcriptomics

基本信息
资源简介
儿童AML microRNA表达谱
该数据集为儿童急性髓系白血病(AML)的microRNA表达谱数据,来源于omicsdi.org,属于肿瘤/白血病分类,主题为Transcriptomics。源站描述显示,研究对90例经细胞遗传学特征分析的初诊儿童AML病例进行了miRNA表达谱检测,旨在识别能通过诱导分化特异性抑制伴t(8;21)、inv(16)或MLL重排的AML白血病生长的miRNA,并鉴定出四个在上述亚型中特异性下调的miRNA,其中miR-9的强制表达可在体外和体内降低t(8;21) AML细胞系的白血病生长并诱导单核细胞分化。该数据可用于白血病miRNA功能与治疗靶点研究(来源 omicsdi.org)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):MicroRNAs(miRNAs)在造血调控和白血病发生中发挥关键作用。以治疗为目的调控miRNA表达引起了极大兴趣。为了识别通过诱导分化特异性抑制伴t(8;21)、inv(16)或MLL重排的AML白血病生长的miRNA,我们在90例经细胞遗传学特征分析的初诊儿童AML病例队列中进行了miRNA表达谱检测。四个在MLL重排、t(8;21)或inv(16) AML中特异性下调的miRNA,通过其在代表相应细胞遗传学组的细胞系中的肿瘤抑制特性得到了表征。其中,强制表达miR-9可在体外和体内降低t(8;21) AML细胞系的白血病生长并诱导单核细胞分化。miR-9的肿瘤抑制功能特异性局限于AML细胞系
【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-GEOD-52541
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源站:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-52541
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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
MicroRNAs(miRNAs)在造血调控和白血病发生中发挥关键作用。以治疗为目的调控miRNA表达引起了极大兴趣。为了鉴定能够通过诱导分化特异性抑制伴有t(8;21)、inv(16)或MLL重排的AML白血病生长的miRNA,我们在90例经细胞遗传学特征分析的初诊儿童AML病例队列中进行了miRNA表达谱分析。四种在MLL重排、t(8;21)或inv(16) AML中特异性下调的miRNA,在代表相应细胞遗传学组的细胞系中表现出肿瘤抑制特性。其中,强制表达miR-9可在体外和体内降低t(8;21) AML细胞系的白血病生长并诱导单核细胞分化。miR-9的肿瘤抑制功能特异性地局限于伴有t(8;21)的AML细胞系和原代白血病原始细胞。另一方面,这些功能在MLL重排患者的AML原始细胞中不明显。我们证明,miR-9通过与let-7协同作用抑制致癌性LIN28B/HMGA2轴来发挥其效应。
因此,miR-9是一种抑癌miRNA,其作用严格依赖于细胞环境。为了鉴定能够通过诱导分化特异性抑制伴有t(8;21)(n=21)、inv(16)(n=17)或MLL重排(n=35)的AML白血病生长的miRNA,我们在一个包含90例经细胞遗传学特征分析的初诊儿童AML病例队列中进行了miRNA表达谱分析,该队列还包括12例t(15;17)和5例t(7;12)样本。
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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