细胞遗传学正常急性髓系白血病中预后DNA甲基化模式由干细胞染色质标记预设 [甲基化]

该数据集来自omicsdi.org,聚焦细胞遗传学正常急性髓系白血病(CN-AML)的DNA甲基化研究。数据涵盖89例CN-AML样本(含测试集与验证集),使用Illumina Methylation Bead芯片检测全基因组启动子DNA甲基化,并与正常髓系前体细胞及全局基因表达进行比较

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基因组预测Transcriptomics
Prognostic DNA Methylation Patterns in Cytogenetically Normal Acute Myeloid Leukemia are predefined by Stem Cell Chromatin Marks [methylation]

基本信息

模态
基因组
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

细胞遗传学正常急性髓系白血病中预后DNA甲基化模式由干细胞染色质标记预设 [甲基化]

该数据集来自omicsdi.org,聚焦细胞遗传学正常急性髓系白血病(CN-AML)的DNA甲基化研究。数据涵盖89例CN-AML样本(含测试集与验证集),使用Illumina Methylation Bead芯片检测全基因组启动子DNA甲基化,并与正常髓系前体细胞及全局基因表达进行比较。研究涉及IDH、NPM1等突变相关的甲基化模式差异及甲基化对转录的负向影响,可用于探索CN-AML的表观遗传预后标志与基因调控机制(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):细胞遗传学正常的急性髓系白血病(CN-AML)占所有成人急性髓系白血病(AML)病例的百分之四十至五十。在这个临床异质性群体中,FLT3ITD、NPM1和CEBPA突变等分子异常近来提高了预后准确性。异常DNA甲基化是包括AML在内的癌症的标志。我们在测试队列和验证队列中共研究了89例CN-AML样本,使用Illumina Methylation Bead芯片检测全基因组启动子DNA甲基化,并将其与正常髓系前体细胞和全局基因表达进行比较。IDH和NPM1突变与不同的甲基化模式相关(p=0.0004和0.04)。IDH突变样本的全基因组甲基化水平升高(p=0.006)。我们观察到DNA甲基化对转录的负面影响。被Polycomb group(PcG)蛋白靶向的基因以及基因

【主题与分类】

主题标签:Transcriptomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/biostudies-arrayexpress/E-GEOD-32251

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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

细胞遗传学正常的急性髓系白血病(CN-AML)占所有成人急性髓系白血病(AML)病例的40%至50%。在这一临床异质性群体中,FLT3ITD、NPM1和CEBPA突变等分子异常近年来提高了预后判断的准确性。异常DNA甲基化是包括AML在内的癌症的标志性特征。我们在一个试验队列和一个验证队列中共研究了89份CN-AML样本,使用Illumina Methylation Bead芯片进行全基因组启动子DNA甲基化检测,并将其与正常髓系前体细胞及全局基因表达进行比较。IDH和NPM1突变与不同的甲基化模式相关(分别为p=0.0004和0.04)。IDH突变样本的全基因组甲基化水平升高(p=0.006)。我们观察到DNA甲基化对转录的负面影响。受Polycomb群(PcG)蛋白靶向的基因以及在干细胞中与二价组蛋白修饰相关的基因在AML中表现出异常甲基化增加(p<0.0001)。此外,PcG靶基因的高甲基化水平与更好的无进展生存(OR 0.47,p=0.01)和总生存(OR 0.36,p=0.001)独立相关。

总之,全基因组甲基化模式显示,在细胞遗传学正常的急性髓系白血病(CN-AML)中,PcG靶点存在优先甲基化现象,且具有预后意义。细胞遗传学正常急性髓系白血病的全基因组甲基化模式研究

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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