PRJEB60567:MLL编辑CD34+细胞RNAseq(intron10或intron12)

源站描述聚焦于婴儿B细胞急性淋巴细胞白血病(iB-ALL),尤其是MLL-AF4重排亚型,并评估intron10(MLLi10)或intron12(MLLi12)断点在胎肝与新生儿来源的造血干/祖细胞中的分子贡献与致白血病能力

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基因组分类Other
PRJEB60567: RNAseq of MLL-edited CD34+ cells (intron10 or intron12)

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJEB60567:MLL编辑CD34+细胞RNAseq(intron10或intron12)

该数据集为PRJEB60567,包含对MLL基因intron10或intron12编辑的CD34+细胞进行的RNAseq数据,来源于ncbi.nlm.nih.gov,分类为肿瘤/白血病。源站描述聚焦于婴儿B细胞急性淋巴细胞白血病(iB-ALL),尤其是MLL-AF4重排亚型,并评估intron10(MLLi10)或intron12(MLLi12)断点在胎肝与新生儿来源的造血干/祖细胞中的分子贡献与致白血病能力。数据可用于研究MLL-AF4+ B-ALL的致病机制及断点位置相关的基因表达差异(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):婴儿B细胞急性淋巴细胞白血病(iB-ALL)的预后仍然很差,尤其是携带MLL-AF4(KTM2A-AFF1)重排的患者,该重排发生于产前早期的造血干/祖细胞(HSPCs)中。MLL-AF4+ B-ALL显示MLL基因断点在MLL断点簇区域内呈双峰定位,并且根据HOXA/MEIS簇的基因表达模式已鉴定出两个患者亚组。由于缺乏能重现疾病表型和潜伏期的忠实人类细胞模型,MLL-AF4+ B-ALL的致病机制在功能上难以研究。在此,我们评估了发生于intron 10(MLLi10,着丝粒侧)或intron 12(MLLi12,端粒侧)的MLL断点在个体发育不同的人类HSPCs(来源于产前胎肝和新生儿)中的分子贡献和致白血病能力。

【主题与分类】

主题标签:Other。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB60567

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源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJEB60567

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

婴儿B细胞急性淋巴细胞白血病(iB-ALL)的预后仍然很差,尤其是携带MLL-AF4(KTM2A-AFF1)重排的患者,该重排起源于产前早期造血干/祖细胞(HSPCs)。MLL-AF4+ B-ALL显示MLL基因断点在MLL断裂簇区域内呈双峰定位,并且已根据HOXA/MEIS簇的基因表达模式鉴定出两个患者亚组。由于缺乏能够重现该疾病表型和潜伏期的忠实人类细胞模型,MLL-AF4+ B-ALL的致病机制在功能上难以研究。在此,我们评估了在产前(胎肝)和新生儿(脐带血)来源的个体发育不同的人类HSPCs中,发生于内含子10(MLLi10,着丝粒侧)或内含子12(MLLi12,端粒侧)的MLL断点的分子贡献和致白血病能力。CRISPR-Cas9诱导的MLL-AF4(MA)靶向MLLi10(Mi10A)或MLLi12(Mi12A),在胎肝和脐带血CD34+ HSPCs中均引起MA驱动的体外髓系永生化。

MLL编辑的CD34+造血干/祖细胞的细胞个体发生及MLL断裂点位置影响了其在体内启动前B细胞急性淋巴细胞白血病的能力,该模型忠实再现了原发性MA+ iB-ALL患者的分子、转录组和甲基化组特征。该数据集包含MLL编辑的CD34+细胞(i10或i12)的RNA测序数据。作为对照的BCP取自ENA PRJEB23605。

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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