CLL样单克隆B细胞增多症与早期慢性淋巴细胞白血病微环境分子特征

该数据集来自 NCBI,聚焦 CLL 样单克隆 B 细胞增多症(MBL)与早期慢性淋巴细胞白血病(CLL)的微环境分子特征

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基因组分类Transcriptome or Gene expression
PRJNA517514: Molecular characterization of the microenvironment in CLL-like monoclonal B cell lymphocytosis and early stage chronic lymphocytic leukemia

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

CLL样单克隆B细胞增多症与早期慢性淋巴细胞白血病微环境分子特征

该数据集来自 NCBI,聚焦 CLL 样单克隆 B 细胞增多症(MBL)与早期慢性淋巴细胞白血病(CLL)的微环境分子特征。研究覆盖 59 例 MBL、56 例早期 CLL 和 31 例健康对照,对 CD4+ 外周血细胞 RNA 进行基因表达芯片与 qRT-PCR 检测,并通过免疫测定和蛋白质组学研究血清细胞因子,同时用流式细胞术评估外周血细胞毒性、Th1、耗竭及效应 CD4+ T 细胞以及单核细胞 CD14、CD4 和 HLA-DR 表达。数据可用于比较 MBL 与早期 CLL 的免疫微环境差异及相关基因表达研究(来源 ncbi.nlm.nih.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):多项研究已证明慢性淋巴细胞白血病(CLL)中微环境功能受损,导致肿瘤细胞免疫逃逸和疾病进展。然而,在CLL样单克隆B细胞增多症(MBL)中研究较少。本文对59例MBL、56例早期CLL和31例健康对照的微环境进行了全面表征。对CD4+外周血细胞RNA进行基因表达芯片和qRT-PCR;通过免疫测定和蛋白质组学研究测量血清细胞因子;并应用流式细胞术评估外周血细胞毒性、Th1、耗竭和效应CD4+ T细胞,以及单核细胞CD14、CD4和HLA-DR表达。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/PRJNA517514

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

多项研究已证实,慢性淋巴细胞白血病(CLL)中微环境功能受损,促进了肿瘤细胞的免疫逃逸及疾病进展。然而,在CLL样单克隆B细胞增多症(MBL)中,相关研究较为匮乏。本研究对59例MBL、56例早期CLL及31例健康对照者的微环境进行了全面表征。对CD4+外周血细胞RNA进行了基因表达芯片和qRT-PCR检测;通过免疫测定和蛋白质组学研究检测了血清细胞因子;并应用流式细胞术评估了外周血细胞毒性、Th1、耗竭及效应CD4+ T细胞,以及单核细胞CD14、CD4和HLA-DR的表达。与对照组相比,MBL和早期CLL均显示细胞毒性和Th1相关基因的相似上调,穿孔素+和CXCR3+ CD4+ T细胞以及PD1+ CD4+ T细胞扩增。然而,仅在MBL中鉴定出强烈的炎症反应:吞噬作用、模式识别受体、IL8、HMGB1、TREM1及急性反应信号通路增强,同时促炎细胞因子水平升高(尤其是IL8、IFN?和TNF?)。

值得注意的是,在早期CLL中这种炎症驱动减弱:与MBL相比,促炎细胞因子(包括IFN?)减少、IL8信号通路降低、单核细胞HLA-DR表达下降。此外,这种炎症在IGHV突变型CLL中尤为减轻,涉及促炎HMGB1信号通路的下降。这些新发现揭示了MBL与CLL之间不同的病理生理机制,为在MBL和早期CLL阶段、即在严重免疫耗竭发生之前开发具有最佳获益的预防性免疫疗法铺平了道路。总体设计:36份样本:CLL(n=14);CTRL(n=9);MBL(n=13)

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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