PRJNA377277:急性髓系白血病样本的Affymetrix SNP芯片数据
该数据集来自NCBI,为儿童初诊急性髓系白血病患者的Affymetrix SNP芯片数据。研究对460对诊断期与缓解期骨髓穿刺样本进行全基因组拷贝数异常分析,其中254对样本使用Affymetrix 6.0 SNP芯片,206对使用Illumina 2.5M Omni芯片,本系列仅包含Affymet

基本信息
资源简介
PRJNA377277:急性髓系白血病样本的Affymetrix SNP芯片数据
PRJNA377277 是 NCBI 收录的一套面向儿童初诊急性髓系白血病(AML)的 Affymetrix SNP 芯片数据集,属于肿瘤/白血病分类,主题标签为 Variation。该研究以全基因组拷贝数异常分析为核心,对 460 对诊断期与缓解期骨髓穿刺样本进行配对检测,其中 254 对样本采用 Affymetrix 6.0 SNP 芯片,206 对样本采用 Illumina 2.5M Omni 芯片;本系列仅包含其中的 Affymetrix 数据部分。数据集的价值在于以配对设计捕捉白血病基因组的拷贝数变化,为理解儿童 AML 的基因组结构提供芯片层面的原始资料。
【数据集背景】
该数据集来源于 ncbi.nlm.nih.gov,研究对象为儿童初诊急性髓系白血病患者。源站描述指出,研究的目的是定义基因组结构,即通过全基因组拷贝数异常分析刻画这批儿童 AML 样本的基因组变异格局。研究采用诊断期与缓解期配对的骨髓穿刺样本,这种配对设计有助于区分肿瘤相关的获得性拷贝数改变与个体固有的胚系变异背景。主题标签 Variation 也表明该数据集关注的是基因组变异层面的信息。
【数据内容】
本系列代表 Affymetrix 数据集部分,即对 254 对样本使用 Affymetrix 6.0 SNP 芯片产生的数据。整个研究共涉及 460 对诊断-缓解配对骨髓穿刺样本,除 Affymetrix 6.0 芯片外,另有 206 对样本使用 Illumina 2.5M Omni 芯片进行分析,但那部分不属于本系列。数据内容围绕全基因组拷贝数异常分析展开,样本材料为冷冻保存的诊断期与缓解期骨髓样本提取的 DNA。
【采集与来源】
样本来自儿童初诊急性髓系白血病患者的骨髓穿刺,采集时点包括诊断期与缓解期,并以配对形式保存。源站描述说明,样本经冷冻保存后提取 DNA。芯片实验按照制造商说明进行:Affymetrix SNP 芯片依据厂商指导操作,用于后续的拷贝数异常分析。数据经由 NCBI 站点发布,来源站为 ncbi.nlm.nih.gov。
【适用场景】
该数据集适用于儿童急性髓系白血病基因组拷贝数变异的研究场景,尤其是需要利用诊断期与缓解期配对样本进行对比分析、以识别肿瘤相关拷贝数异常的工作。由于本系列仅覆盖 Affymetrix 6.0 芯片部分,适合围绕该平台开展方法学比较、拷贝数分析流程验证或与同一研究中 Illumina 平台结果进行对照的研究。主题标签 Variation 提示其可用于基因组变异相关分析。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA377277
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。
- OpenDataLab:
数据说明
儿童初发急性髓系白血病患者。为明确基因组结构,我们对460份配对的诊断期与缓解期骨髓穿刺样本进行了全基因组拷贝数异常分析。总体设计:按照制造商说明,对从冷冻保存的诊断期和缓解期骨髓样本中提取的DNA进行Affymetrix SNP芯片检测。对460份急性髓系白血病样本进行了Affymetrix 6.0 SNP芯片(254对样本)和Illumina 2.5M Omni芯片(206对样本)的拷贝数异常分析。本系列代表Affymetrix数据集。
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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