急性髓系白血病中的TET2突变:AML研究组(AMLSG)综合遗传与临床分析结果

该数据集来自omicsdi.org,聚焦急性髓系白血病(AML)中TET2基因突变的研究。源站描述显示,研究分析了783例年轻成人AML患者的TET2突变(编码外显子3-11),并将结果与分子遗传分析、基因表达谱和临床结局数据相关联

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基因组预测Transcriptomics
TET2 mutations in acute myeloid leukemia: Results from a comprehensive genetic and clinical analysis of the AML Study Group (AMLSG)

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

急性髓系白血病中的TET2突变:AML研究组(AMLSG)综合遗传与临床分析结果

该数据集来自omicsdi.org,聚焦急性髓系白血病(AML)中TET2基因突变的研究。源站描述显示,研究分析了783例年轻成人AML患者的TET2突变(编码外显子3-11),并将结果与分子遗传分析、基因表达谱和临床结局数据相关联。共在60例患者中发现66个TET2突变,包括错义、移码和无义突变,除一例外均为杂合。数据可用于探索TET2突变的频率、基因表达模式及其在AML中的临床影响,并与其他AML相关异常进行关联分析(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:tet癌基因家族成员2(TET2)基因最近被发现在包括急性髓系白血病(AML)在内的髓系疾病中发生突变。迄今为止,越来越多的证据表明TET2突变(TET2mut)在AML中具有功能作用。因此,我们在一个大型AML患者队列中,结合其他AML相关异常,探索了TET2mut的频率、基因表达模式和临床影响。患者与方法:分析了783例年轻成人AML患者的样本中TET2mut(编码外显子3-11)的存在情况,并将结果与分子遗传分析、基因表达谱和临床结局数据相关联。结果:总共在60例(60/783;7.6%)患者中发现66个TET2mut,包括错义突变(n=37)、移码突变(n=16)和无义突变(n=13),除一例外均为杂合。TET2mut与不同的

【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-32246

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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

目的:Tet癌基因家族成员2(TET2)基因最近被发现于包括急性髓系白血病(AML)在内的髓系疾病中发生突变。迄今为止,越来越多的证据表明TET2突变(TET2mut)在AML中具有功能作用。因此,我们在一个大型AML患者队列中,结合其他AML相关异常,探讨了TET2mut的频率、基因表达模式及临床影响。患者与方法:对783例年轻成人AML患者的样本进行了TET2mut(编码外显子3-11)检测,并将结果与分子遗传学分析、基因表达谱及临床结局数据进行相关性分析。结果:共在60例(60/783;7.6%)患者中发现66个TET2mut,包括错义突变(n=37)、移码突变(n=16)和无义突变(n=13),除一例外均为杂合突变。TET2mut与独特的临床特征或遗传学改变均无相关性,但与异柠檬酸脱氢酶突变(IDHmut)几乎互斥(p<0.001)。TET2mut仅表现为微弱的基因表达模式,但该模式仍反映了TET2mut相关的生物学特征。

TET2突变不影响诱导治疗的缓解率及临床结局;将携带TET2突变和/或IDH突变的患者合并分析显示总生存期较短(p=0.03),尽管该关联并非独立于已知危险因素。结论:在7.6%的年轻成人AML患者中检测到TET2突变,且不影响治疗反应和生存。该突变与IDH突变互斥,从而支持近期关于共同作用机制的数据,若与所有其他AML病例比较,这可能掩盖TET2突变的影响。我们进行了监督性类别比较分析,比较31例TET突变的AML病例(TET2突变)与302例TET2野生型AML病例(TET2野生型),以观察是否存在与所识别TET2突变相关的特定基因表达模式,该模式可能

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)
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       + 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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