PRJNA172858:前瞻性原发性浆细胞白血病系列转录特征揭示与肿瘤进展及最差预后相关基因

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。源站描述显示,研究对一项多中心前瞻性临床试验中纳入的21例新诊断、接受统一治疗的pPCL患者进行了转录谱分析,发现除一例外均携带主要IGH易位,其相关转录特征与MM相似,并鉴定出区分pPCL与MM的503基

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA172858: Transcriptional characterization of a prospective series of primary plasma cell leukemia revealed genes associated with tumor progression and poorest outcome

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

PRJNA172858:前瞻性原发性浆细胞白血病系列转录特征揭示与肿瘤进展及最差预后相关基因

该数据集来自 ncbi.nlm.nih.gov,属于肿瘤/白血病分类,主题为转录组或基因表达。源站描述显示,研究对一项多中心前瞻性临床试验中纳入的21例新诊断、接受统一治疗的pPCL患者进行了转录谱分析,发现除一例外均携带主要IGH易位,其相关转录特征与MM相似,并鉴定出区分pPCL与MM的503基因特征,其中28个基因的表达趋势与疾病进展及最差预后相关。数据可用于浆细胞白血病与多发性骨髓瘤的转录组比较及预后相关基因研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):浆细胞白血病(PCL)是一种罕见的浆细胞恶性疾病,表现为既往诊断的多发性骨髓瘤(MM)进展而来,即继发性PCL(sPCL),或作为疾病的初始表现,即原发性PCL(pPCL)。尽管表现出的体征和症状包括MM中所见者,但pPCL具有若干明确界定其更具侵袭性病程的特征。为深入了解pPCL的生物学,我们研究了一项多中心前瞻性临床试验中纳入的21例新诊断、接受统一治疗的pPCL患者队列的转录谱。除一例外,所有pPCL均具有主要IGH易位之一,其相关转录特征与MM中所观察到的相似。鉴定出一个503基因特征可将pPCL与MM区分开,由此出现28个基因,其表达水平趋势被发现与

【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/PRJNA172858

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数据说明

浆细胞白血病(PCL)是一种罕见的浆细胞恶性增殖性疾病,既可表现为既往诊断的多发性骨髓瘤(MM)进展而来,即继发性PCL(sPCL),也可作为疾病的初始表现,即原发性PCL(pPCL)。尽管其临床表现和症状包括MM中所见的那些,但pPCL具有若干明确界定其更具侵袭性病程的特征。为深入探讨pPCL的生物学特征,我们研究了一个纳入多中心前瞻性临床试验的21例新诊断、同质化治疗的pPCL患者队列的转录谱。除一例外,所有pPCL均具有一种主要IGH易位,其相关转录特征与MM中所观察到的相似。我们鉴定出一个503基因特征可将pPCL与MM区分开来,从中涌现出28个基因,其表达水平趋势在来自多个机构的大规模病例数据集中与浆细胞恶性增殖性疾病的进展阶段相关,该数据集包括从正常供者到PCL的样本。随后,我们评估了pPCL系列的转录模式与结局的关联。

鉴定出三个基因,其表达水平与来那度胺/地塞米松一线治疗的反应相关;同时鉴定出一个27基因特征,该特征与总生存期相关,且独立于分子改变、血液学参数和肾功能。总体而言,我们的数据有助于对pPCL进行精细剖析,并可能为高危pPCL亚群的分子定义提供新的见解。总体设计:本系列微阵列实验包含从诊断时的21例pPCL和55例MM中获得的纯化浆细胞(PCs)的基因表达谱。根据制造商的说明(MidiMACS系统,Miltenyi Biotec),使用CD138免疫磁珠从骨髓样本中纯化PCs;对阳性选择的PCs的纯度进行了评估

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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