PRJNA386992:伴MYC双微体扩增的急性髓系白血病基因组与转录组特征(AML-dmin)

该数据集来自NCBI,聚焦伴MYC双微体(dmin)扩增的急性髓系白血病(AML)病例,采用Illumina下一代测序技术开展全基因组测序(WGS)与转录组测序(RNA-seq),并以Affymetrix CytoScan HD平台SNP array进行基因组谱分析

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医学影像分类Raw sequence reads
PRJNA386992: Genomic and transcriptomic characterization of acute myeloid leukemia cases with MYC amplification as double minutes (AML-dmin)

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

PRJNA386992:伴MYC双微体扩增的急性髓系白血病基因组与转录组特征(AML-dmin)

该数据集来自NCBI,聚焦伴MYC双微体(dmin)扩增的急性髓系白血病(AML)病例,采用Illumina下一代测序技术开展全基因组测序(WGS)与转录组测序(RNA-seq),并以Affymetrix CytoScan HD平台SNP array进行基因组谱分析。数据可用于解析8q24扩增子结构的分子异质性及其单核苷酸分辨率内部组织,刻画基因表达特征、融合转录本与突变模式,为研究dmin形成机制及转录影响提供原始序列数据(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):双微体(dmin)在急性髓系白血病(AML)中罕见,其形成机制及转录影响仍不清楚。在此,我们应用Illumina下一代测序技术,研究一组以dmin形式存在MYC扩增的AML病例中的这些结构。通过全基因组测序(WGS),我们剖析了数据集中8q24扩增子结构的分子异质性,并在单核苷酸分辨率水平重建了其内部组织。同时,通过对相同病例进行转录组测序(RNA-seq),我们分析了与dmin存在相关的基因表达特征、融合转录本和突变模式。相同病例还通过SNP array技术进行基因组谱分析(Affymetrix CytoScan HD平台,原始数据可在Array Express存储库中获取

【主题与分类】

主题标签:Raw sequence reads。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA386992

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  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

双微体(dmin)在急性髓系白血病(AML)中较为罕见,其形成机制及转录层面的影响仍不明确。本研究采用Illumina下一代测序技术,对一组以dmin形式携带MYC扩增的AML病例中的这些结构进行了探究。通过全基因组测序(WGS),我们剖析了数据集中8q24扩增子结构的分子异质性,并在单核苷酸分辨率水平上重建了其内部组织。同时,通过对相同病例进行转录组测序(RNA-seq),我们分析了与dmin存在相关的基因表达特征、融合转录本及突变模式。相同病例还通过SNP芯片技术进行了基因组谱分析(Affymetrix CytoScan HD平台,原始数据存于Array Express数据库,登录号E-MTAB-5372)。

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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