DDX41或类似癌症易感变异个体与家族研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦携带DDX41或类似癌症易感变异(germline变异)的个体与家族,覆盖骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)等血液系统恶性肿瘤

National Cancer Institute (NCI)National Cancer Institute (NCI)
clinicaltrials
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基因组Germline MutationMyelodysplastic SyndromesAcute Myeloid Leukemia
Study of Individuals and Families With Aberrations in DDX41 or Similar Cancer Predisposition Variants

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

DDX41或类似癌症易感变异个体与家族研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦携带DDX41或类似癌症易感变异(germline变异)的个体与家族,覆盖骨髓增生异常综合征(MDS)和急性髓系白血病(AML)等血液系统恶性肿瘤。源站描述指出,血液系统恶性肿瘤患者中1.5%-6.1%携带已识别的germline变异,DDX41 germline变异于2015年首次被确认为髓系肿瘤易感因素,在MDS/AML患者中占比可达6.1%,并与家族性易感、男性优势及特定共突变基因谱相关。该数据可用于研究germline易感变异的识别、检测与管理策略(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Germline Mutation、Myelodysplastic Syndromes、Acute Myeloid Leukemia。背景: 对germline易感综合征的认识不断提高,引发了关于如何最好地识别、检测和管理携带germline变异的个体的问题,1.5%-6.1%的血液系统恶性肿瘤个体携带已识别的变异。 DEAD-box helicase 41(DDX41)的germline突变于2015年首次被确定为髓系肿瘤的易感性,在骨髓增生异常综合征(MDS)/急性髓系白血病(AML)患者中已有描述,占比高达6.1%。 Germline DDX41变异与一种独特的髓系肿瘤亚型相关,其特征为家族性易感、男性优势,以及若干常见的共突变体细胞基因如AXL1、EZH2、SRSF2、CUX1和TP53,还有一些代表性不足的突变如TET2、SF3B1和NPM1。 体细胞有害

【主题与分类】

主题标签:Germline Mutation、Myelodysplastic Syndromes、Acute Myeloid Leukemia。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07019155

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    • 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

条件:生殖系突变、骨髓增生异常综合征、急性髓系白血病。背景:* 对生殖系易感综合征的认识日益增强,引发了关于如何最好地识别、检测和管理携带生殖系变异个体的疑问,其中1.5%-6.1%的血液系统恶性肿瘤个体携带已识别的异常。* DEAD-box解旋酶41(DDX41)的生殖系突变于2015年首次被确定为髓系肿瘤的易感性因素,在骨髓增生异常综合征(MDS)/急性髓系白血病(AML)患者中已有高达6.1%的报道。* 生殖系DDX41变异与一种独特的髓系肿瘤亚型相关,其特征为家族性易感、男性占优势,以及若干常见的共突变体细胞基因如AXL1、EZH2、SRSF2、CUX1和TP53,以及少数代表性不足的突变如TET2、SF3B1和NPM1。* 携带DDX41生殖系变异的患者中第二个等位基因的体细胞有害变异导致在平均年龄66岁(范围50-85岁)时出现多系血细胞减少,随后发展为血液系统恶性肿瘤。

  • 与DDX41变异相关的髓系恶性肿瘤通常对标准一线化疗有反应。然而,复发较为常见,继发于胚系DDX41变异的MDS/AML患者的中位生存期与原发性AML一致,约为5.2年。* 在与DDX41相关的家族性MDS/AML病例中,由于家庭成员中该疾病未被识别、外显率降低或发病较晚,家族史可能表现为阴性。* 其他胚系变异,如CEBPA、CHEK2、ETV6、范可尼基因、GATA2、RUNX1及短端粒综合征相关基因等(但不限于此),同样赋予遗传性造血系统恶性肿瘤(HHM)风险,并可能对DDX41产生下游影响。变异的组合可能表现出不同的临床表现、表型关联、治疗反应和治疗结局。* 目前尚无生物标志物或检测方法可预测哪些患者

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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