基本信息

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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

Richter综合征多组学研究

Multi-omics of Richter syndrome 是一个聚焦于 Richter 综合征（Richter syndrome，RS）多组学特征的数据集，收录于 omicsdi.org，在分类上归属于肿瘤 / 白血病方向，主题标签为 Genomics。Richter 综合征是慢性淋巴细胞白血病（Chronic Lymphocytic Leukemia）向侵袭性淋巴瘤的转化，多数病例表现为弥漫大 B 细胞淋巴瘤（Diffuse Large B-Cell Lymphoma）组织学类型。该数据集围绕这一转化过程，整合了全基因组 DNA 甲基化与转录组测序数据，旨在刻画 Richter 综合征的表观基因组特征。尽管 Richter 综合征与原发性弥漫大 B 细胞淋巴瘤在组织学上相似，但两者的临床病程存在差异，因此该数据集所承载的多组学信息有助于从分子层面理解这种差异的潜在基础。

【数据集背景】

Richter 综合征是慢性淋巴细胞白血病向侵袭性淋巴瘤的转化，多数情况下组织学表现为弥漫大 B 细胞淋巴瘤。虽然 Richter 综合征与原发性（de novo）弥漫大 B 细胞淋巴瘤在组织学上相似，但二者的临床病程并不相同。为深入理解这种差异，相关研究对 Richter 综合征的表观基因组进行了刻画，方法是将全基因组 DNA 甲基化与转录组测序相结合，并应用于一个规模较大的 Richter 综合征队列。该数据集正是这一研究工作的多组学数据集合，主题聚焦于基因组学层面。

【数据内容】

该数据集的核心内容为 Richter 综合征的多组学数据，具体包括两类组学信息：一是全基因组 DNA 甲基化数据，二是转录组测序数据。这两类数据在同一 Richter 综合征队列中联合产生，用于表征该疾病的表观基因组特征。数据集的主题标签为 Genomics，所属分类为肿瘤 / 白血病。除上述组学类型与联合设计外，源站未提供更细粒度的样本数量、基因数目、甲基化位点数量等具体统计信息。

【采集与来源】

该数据集来源于 omicsdi.org。其原始研究针对一个规模较大的 Richter 综合征队列，采集了全基因组 DNA 甲基化与转录组测序数据。关于具体的样本采集地点、采集时间、测序平台、建库方法、试剂型号等实验细节，源站未提供。

【适用场景】

基于其多组学构成，该数据集适用于围绕 Richter 综合征表观基因组特征的研究场景，例如比较 Richter 综合征与原发性弥漫大 B 细胞淋巴瘤在 DNA 甲基化与转录组层面的异同，探索与疾病转化及临床病程差异相关的分子特征。同时，由于主题标签为 Genomics，该数据集也可用于基因组学相关的数据整合与分析工作。关于该数据集在其他具体应用方向上的适用性，源站未提供进一步说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据下载方式、文件格式、预处理流程、分析工具与参数设置等信息均未说明。

【质量与限制】

源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、批次效应、样本代表性等方面的具体信息，也未说明其使用限制。使用者需注意，该数据集聚焦于 Richter 综合征队列，其结论外推至其他人群或其他淋巴增殖性疾病时应谨慎。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001005495

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使用方式

数据集获取

源站：https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001005495

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。

数据说明

里氏综合征（RS）是慢性淋巴细胞白血病向侵袭性淋巴瘤的转化，多数表现为弥漫大B细胞淋巴瘤组织学类型。尽管在组织学上相似，但RS与原发弥漫大B细胞淋巴瘤的临床病程不同。我们通过将全基因组DNA甲基化与转录组测序相结合，在一个大型RS队列中刻画了RS的表观基因组特征。

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