PRJNA1131344:Pembrolizumab与Decitabine治疗后白血病微环境时空动态分析

该数据集来自NCBI,聚焦急性髓系白血病(AML)患者接受Pembrolizumab与Decitabine治疗后骨髓微环境的时空动态变化

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医学影像分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA1131344: Spatial-Temporal Analysis Revealed the Dynamic Changes of Leukemia Neighborhood After Receiving Pembrolizumab and Decitabine

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

PRJNA1131344:Pembrolizumab与Decitabine治疗后白血病微环境时空动态分析

该数据集来自NCBI,聚焦急性髓系白血病(AML)患者接受Pembrolizumab与Decitabine治疗后骨髓微环境的时空动态变化。源站描述提及对AML患者(n=10)与年龄性别匹配的健康对照(n=10)的骨髓微环境非细胞组分进行基于适配体的多重亲和蛋白质组学分析(SOMAscan),并涉及血液或RNA测序的蛋白质组学评估。数据主题标签为转录组或基因表达,可用于研究AML骨髓微环境、肿瘤-宿主相互作用及治疗相关动态(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):急性髓系白血病(AML)是一种遗传异质性疾病,其特征是髓系祖细胞主要在骨髓(BM)和血液中异常克隆性增殖。近期研究表明,BM微环境的遗传和表型改变支持白血病发生,并使白血病细胞得以存活并逃避化疗诱导的死亡。然而,尽管有大量证据表明肿瘤-宿主相互作用在AML发病机制中的作用,但对BM复杂的微环境知之甚少。为解决这一问题,我们使用基于适配体的高多重亲和蛋白质组学平台(SOMAscan)对AML患者(n=10)和年龄、性别匹配的健康对照(n=10)的BM微环境非细胞组分进行了新型蛋白质组学分析。我们证明,血液或RNA测序的蛋白质组学评估

【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/PRJNA1131344

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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

急性髓系白血病(AML)是一种遗传异质性疾病,其特征是主要存在于骨髓(BM)和血液中的髓系祖细胞异常克隆性增殖。近期研究表明,BM微环境中的遗传和表型改变支持白血病发生,并使白血病细胞得以存活并逃避化疗诱导的死亡。然而,尽管有大量证据表明肿瘤-宿主相互作用在AML发病机制中的作用,但人们对BM复杂的微环境仍知之甚少。为解决这一问题,我们采用基于适配体的高度多重亲和蛋白质组学平台(SOMAscan),对AML患者(n=10)以及年龄和性别匹配的健康对照者(n=10)BM微环境的非细胞区室进行了新型蛋白质组学分析。我们证明,血液的蛋白质组学评估或BM的RNA测序并非确定AML骨髓微环境细胞外区室真实蛋白质组组成的理想替代筛查策略。

蛋白质组学分析显示,白血病骨髓中有168种蛋白质的丰度存在显著差异,其中91种蛋白质上调,77种蛋白质下调。研究发现,包括IL-8在内的细胞因子和趋化因子构成的高度连接的信号网络是与骨髓微环境中AML相关的最显著蛋白质组学特征。我们首次报道了在AML和MDS患者中骨髓抑制性趋化因子CCL23(MPIF–1)水平显著升高,并开展了支持其在抑制正常造血中发挥作用的功能实验。这一独特的配对RNA测序和蛋白质组学数据集为AML和健康衰老提供了创新的机制性见解,应可作为有用的公共资源。总体设计:对于bulk RNAseq:使用Illumina TruSeq Stranded Total RNA试剂盒对rRNA去除后的RNA进行总RNA测序。测序在RNA分离物上进行

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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