双着丝粒(9;20)阳性儿童BCP-ALL中复发性DNMT3B基因重排与不良预后相关

该数据集来自omicsdi.org,聚焦双着丝粒染色体dic(9;20)(p11~13;q11)阳性的儿童B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)

omicsdi
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基因组预测Genomics
Recurrent DNMT3B gene rearrangements are associated with unfavorable outcome in dicentric (9;20)-positive pediatric BCP-ALL

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

双着丝粒(9;20)阳性儿童BCP-ALL中复发性DNMT3B基因重排与不良预后相关

该数据集来自omicsdi.org,聚焦双着丝粒染色体dic(9;20)(p11~13;q11)阳性的儿童B细胞前体急性淋巴细胞白血病(BCP-ALL)。研究纳入57例儿童BCP-ALL患者,整合靶向RNA-seq与Array CGH分析,刻画了9号和20号染色体上的异质性断裂点、IKZF1基因频发缺失以及CDKN2A、CDKN2B、PAX5基因的固有缺失易感性,并报告5年无事件生存率(pEFS)为69%。数据可用于探索dic(9;20)阳性ALL的分子特征与预后关联,支持风险分层与治疗决策相关研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):双着丝粒染色体dic(9;20)(p11~13;q11)发生于2%的儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)病例中。然而,dic(9;20)改变的预后意义以及这些改变驱动白血病发生的机制仍不明确。我们的研究描述了57例儿童BCP-ALL患者队列中dic(9;20)阳性ALL的人口学、临床、预后和分子特征。靶向RNA-seq和Array CGH分析揭示了9号和20号染色体上的异质性断裂点以及IKZF1基因的频发缺失。结合dic(9;20)阳性ALL中CDKN2A、CDKN2B和PAX5基因缺失的内在易感性,这些患者符合AIEOP-BFM ALL 2017临床研究中的治疗升级条件。生存分析显示,dic(9;20)阳性ALL病例的5年无事件生存率(pEFS)较差,为69%,

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/EGAS00001007383

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数据说明

双着丝粒染色体dic(9;20)(p11~13;q11)发生于2%的儿童急性淋巴细胞白血病(ALL)病例中。然而,dic(9;20)异常的预后意义及其驱动白血病发生的机制仍不明确。本研究描述了57例儿童BCP-ALL患者队列中dic(9;20)阳性ALL的人口学、临床、预后及分子特征。靶向RNA测序和Array CGH分析揭示了9号和20号染色体上异质性断裂点以及IKZF1基因的频繁缺失。结合dic(9;20)阳性ALL中CDKN2A、CDKN2B和PAX5基因固有的缺失易感性,这些患者符合AIEOP-BFM ALL 2017临床研究中治疗升级的条件。生存分析显示,dic(9;20)阳性ALL病例的5年无事件生存率(pEFS)较低,为69%,而现代治疗研究中入组的BCP-ALL患者则更高。引人注目的是,我们鉴定出6例dic(9;20)阳性病例涉及DNMT3B基因的重排,其5年pEFS为25%(SE = 20%),而其余队列为79%(SE = 9%)(P = 0.011)。

尽管大多数存在DNMT3B基因重排的病例中DNMT3B基因的甲基转移酶结构域缺失,但我们并未观察到整体甲基化模式的重大改变。对DNMT3B重排的急性淋巴细胞白血病(ALL)进行差异基因表达分析,揭示了参与造血、淋巴细胞成熟及PI3K/AKT信号通路的基因失调。在独立队列中验证后,DNMT3B重排的ALL病例应被视为复发高危并据此进行治疗。我们提供了来自57例双着丝粒染色体dic(9;20)阳性急性淋巴细胞白血病(ALL)患儿骨髓(BM)或外周血(PB)单核细胞的Array CGH、靶向RNA-seq、全RNA-seq、全基因组亚硫酸氢盐测序(WGBS)和全基因组DNA测序(WGS)的临床数据集,

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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