PRJNA1017517:B细胞发育与B细胞急性淋巴细胞白血病中的3D染色质重塑 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。数据涵盖健康供体早期B细胞祖细胞及携带KMT2A::AFF1和BCR::ABL等常见预后结构变异的B-ALL样本,结合Hi-C与RNA-seq技术,用于研究B-ALL亚型特异的3D基因组组织变化及其与疾病分化阶段的关系,并揭示异常染

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1017517: 3D Chromatin Remodeling in B-cell Development and B-cell Acute Lymphoblastic Leukemia [RNA-seq]

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

PRJNA1017517:B细胞发育与B细胞急性淋巴细胞白血病中的3D染色质重塑 [RNA-seq]

该数据集来自NCBI,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。数据涵盖健康供体早期B细胞祖细胞及携带KMT2A::AFF1和BCR::ABL等常见预后结构变异的B-ALL样本,结合Hi-C与RNA-seq技术,用于研究B-ALL亚型特异的3D基因组组织变化及其与疾病分化阶段的关系,并揭示异常染色质构象与基因表达特征,可支持白血病分子分型与表观遗传机制研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):B细胞祖细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)分子亚群的鉴定已被证明是理解ALL起源的有力工具,同时也提供了重要的预后信息。多项研究还显示表观遗传景观的变化,包括B-ALL亚型之间的差异。然而,不同亚型间3D基因组的状态及其与健康B细胞祖细胞的比较仍未被探索。在此,我们使用Hi-C和RNA-seq对来自健康供体的早期B细胞祖细胞以及若干携带最常见和预后性结构变异(包括KMT2A::AFF1和BCR::ABL)的B-ALL样本进行了分析。我们发现B-ALL在3D基因组组织上发生亚型特异性变化,这些变化指示了疾病的分化阶段。进一步分析显示B-ALL获得异常的染色质构象和表达

【主题与分类】

主题标签:Transcriptome or Gene expression。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA1017517

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

B细胞祖细胞急性淋巴细胞白血病(B-ALL)分子亚群的鉴定已被证明是理解ALL起源的有力工具,同时也提供了重要的预后信息。多项研究还显示了表观遗传景观的变化,包括不同B-ALL亚型之间的差异。然而,不同亚型之间三维基因组的状态及其与健康B细胞祖细胞的比较仍未被探索。在此,我们使用Hi-C和RNA-seq对来自健康供者的早期B细胞祖细胞以及若干携带最常见和最具预后意义的结构变异的B-ALL样本(包括KMT2A::AFF1和BCR::ABL)进行了分析。我们发现B-ALL在三维基因组组织中发生亚型特异性变化,这些变化指示了疾病的分化阶段。进一步分析显示,与正常祖细胞相比,B-ALL获得了异常的染色质构型和致癌驱动基因的表达。我们还发现转录因子ERG在ETV6::RUNX1 B-ALL中被异常激活,并有助于分化阻滞的建立。

总体而言,我们研究的结果显示了染色质折叠改变对B-ALL白血病发生状态的影响。总体设计:为了描绘白血病出现过程中的三维染色质重塑以及不同B-ALL亚型之间的差异,我们对原发性B-ALL患者样本和健康分选的B细胞祖细胞进行了Hi-C、RNA测序和ATAC测序。

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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